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      JBD引領LEDoS產業變革:12英寸晶圓重構開啟規模化量產新階段

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      在 AI 技術快速滲透終端產品的背景下,AI/AR 智能眼鏡正迎來新一輪產業關注焦點。從Meta推出的 Ray-Ban Meta 系列,到 Rokid、 RayNeo、Even Realities 等 AR 終端廠商相繼發布新一代產品,再到阿里巴巴、小米、理想汽車等不同行業企業陸續入局,產業趨勢已愈發清晰——AI/AR 智能眼鏡正在從“概念驗證”階段,逐步邁向“規模化應用”。


      圖一:AR智能眼鏡場景示意

      來自 Essilor Luxottica 2025 年第四季度財報的信息顯示,其與 Meta 合作推出的 AI 智能眼鏡在 2025 年銷量已超過 700 萬副。在科技巨頭與產業鏈多方力量的共同推動下,智能眼鏡市場正在加速進入產品化與規模化階段。

      AI 讓 AR 智能眼鏡成為更加自然、低門檻的人機交互接口;而 AR 智能眼鏡則為 AI 提供了最貼近日常生活場景的承載平臺。在虛實融合逐漸成為主流交互范式的背景下,顯示技術成為決定體驗上限的核心變量——它不僅影響視覺呈現質量,更直接關系到設備體積、功耗與佩戴舒適度。

      當前微顯示技術的發展方向,正指向具備更低功耗、更高亮度、更小尺寸與更高對比度優勢的 LEDoS 方案。該技術被普遍視為下一代 AR 顯示的關鍵路徑。然而,產業現實更為復雜:成本,仍然是決定其能否真正實現規模化的關鍵變量。

      一、成本是 LEDoS 商業化的關鍵變量

      在 AR 智能眼鏡的發展進程中,產品體驗的舒適度、價格的可接受性與生態內容的完整性,構成支撐市場放量的鐵三角。唯有持續擴大三者的交集,硬件產品才能真正回應消費市場期待,邁入規模增長階段。

      在現有技術路徑中,LEDoS 被普遍視為最有潛力同時兼顧性能與形態設計的解決方案。其優勢體現在多個維度:極高的亮度,可保證 AR 虛擬畫面在復雜光環境下清晰可見;超小光引擎尺寸,有助于實現更輕薄的眼鏡結構設計;更低功耗,為整機續航能力提供空間。

      然而,現實挑戰同樣清晰——LEDoS 光引擎目前在整機硬件成本中占比偏高,直接影響產品定價區間與市場定位,并在一定程度上制約整體產業節奏。

      當核心顯示器件成本難以有效下降,產品往往只能停留在高端小眾市場,難以形成規模經濟,支撐剛剛趨于完善的 AR 產業鏈體系。

      因此,成本正成為決定技術路徑能否真正兌現市場潛力的關鍵變量。唯有突破規模化量產的成本邊界,終端產品方能進入消費級價格帶,從而推動 AR 智能終端由嘗試期邁向真正的放量期。

      二、 CMOS 背板是決定LEDoS成本的關鍵

      進一步拆解 LEDoS 的成本結構可以發現,其成本關鍵并不完全來自 Micro LED外延,而在于 CMOS (互補金屬氧化物半導體) 背板。

      CMOS 背板涉及復雜的半導體制程、線路設計以及昂貴的光罩投入,其單位面積價格遠高于三五族化合物外延片。同時,為滿足 AR 近眼顯示對更高像素密度、更復雜驅動功能以及更低功耗的需求,CMOS 制程節點正持續向 22nm 以下先進制程演進,而這類先進制程主要集中在 12 英寸晶圓平臺上實現規模化生產。

      這意味著,每一片 12英寸 CMOS 背板都承載著極高的制造價值。因此,LEDoS 的成本問題是如何最大化這塊高價值 12 英寸CMOS 面積的有效利用。

      在制造過程中,背板利用效率主要取決于三個因素:前段發光單元的有效直通率、整合階段的良率表現,以及最終可用面積比例。任何來自外延缺陷、尺寸錯配或整合損耗的疊加,都會被放大到整片 12 英寸背板上,從而形成顯著的成本壓力。

      換言之,當 12 英寸 CMOS 成為價值中心時,制造邏輯必須圍繞一個核心問題展開:如何最大限度避免昂貴背板面積的浪費。


      表一:LEDoS微顯示屏

      三、傳統 W2W 路徑的結構性局限

      在傳統 LEDoS 整合路徑中,Micro LED 與 CMOS 背板通常采用晶圓對晶圓鍵合(Wafer-to-Wafer,W2W)方式進行整合。然而,這一路徑在實際量產過程中逐漸暴露出兩項結構性限制。

      1. 良率連帶

      由于 W2W 方案在鍵合前無法進行有效的電性測試,導致廠商無法預先得知缺陷區域,這意味著昂貴的 CMOS 背板必須被動吸收來自上一段制程(如缺陷、波長不均等)所造成的良率損失。

      任何局部的外延缺陷,都會導致與之對應的 CMOS 面積被一同切除。在這一模式下,昂貴的 CMOS 被迫為上游不良率買單。



      圖 二:CMOS 背板利用率對比

      2.尺寸不匹配導致利用率低

      當前 Micro LED 外延晶圓尺寸仍主要以 4 英寸與 6 英寸為主,而 CMOS 背板已全面進入 12英寸平臺。兩者在尺寸上的不匹配,使得晶圓級鍵合過程中必然出現大量無法利用的背板區域。

      舉例來說,單片 8 英寸 對貼 12 英寸 CMOS 背板利用率僅剩 44%;兩片 6 英寸與 12 英寸 CMOS 鍵合,利用率則是 50%;而 JBD 現階段的方式,將 7 片 4 英寸外延片與 12 英寸 CMOS 整合,利用率可達約 78%。即便已是行業較優方案,仍未達到理想水平。

      JBD 也正是在這一背景下判斷,結構性浪費正在持續削弱 CMOS 的產能價值,并成為 LEDoS 難以突破成本瓶頸的根源。

      四、 從 W2W 到 D2W:制造邏輯的重構

      與此同時,產業還面臨另一個關鍵現實:盡管 CMOS 背板已經全面進入 12 英寸時代,但發光外延的尺寸升級卻面臨明顯瓶頸。受限于材料體系差異、外延均勻性控制以及大尺寸鍵合工藝難度,12 英寸發光外延的產業化路徑尚未真正打通,8英寸方案同樣面臨鍵合良率偏低等潛在問題。目前 Micro LED 外延仍主要集中在 4 英寸與 6 英寸平臺。

      這意味著,在可預見的階段內,通過擴大外延晶圓尺寸來匹配 12 英寸 CMOS 的路徑仍存在較大不確定性。

      在此背景下,JBD 選擇了晶圓重構路徑:裸片—載板—晶圓重構(Die-to-Carrier-to-Wafer,D2W)方案,該路徑制造流程從傳統的“晶圓對晶圓綁定”轉變為“先篩選、再重構、最后整合”,能有效隔離前段缺陷對后段整合的影響,使 CMOS 制程不被動承受不必要的良率疊加壓力,從而顯著提升背板利用率與整體良率。

      這一轉變并非簡單的工藝優化,而是對制造邏輯的重構。

      1,預篩選:把問題擋在鍵合之前

      通過對裸片進行預先分選,可以在鍵合前識別并剔除缺陷區域,只留下無污損、適合進入后續制程的部分。單是這一制程步驟,便可將外延來料從約 70% 提升至接近 100% 有效利用,CMOS 不再承擔上游缺陷損失。

      212英寸CMOS完整貼合,無損重構

      通過重構形成的 12英寸 Carrier ,再與 12 英寸 CMOS 完整貼合,可實現接近 100% 的面積利用率。

      當背板利用率接近完整面積利用時,CMOS 單位成本能夠被更有效分攤,從而為 LEDoS 微顯示與光引擎成本的進一步下降創造空間。


      圖三:左,7片4英寸外延晶圓;右,12英寸硅基重構晶圓

      隨著成本結構持續優化,不僅終端產品價格有望逐步下降,產業鏈上下游也將因規模擴大而加速技術演進,從而形成技術進步與成本下降的正向循環。

      五、以技術重構驅動最低成本競爭力

      在 AR 智能眼鏡邁向規模化的關鍵階段,LEDoS 是否能真正突破,不僅取決于性能參數,更取決于其制造體系是否能夠支撐規模化成本結構。

      JBD 從 4 英寸的晶圓與晶圓鍵合邁向 12 英寸重構工藝,是基于對產業趨勢與成本邏輯的深刻洞察,通過消除非必要的制程損失,并極致化 CMOS背板 的利用價值,JBD 始終保持著全球最低的 LEDoS 芯片單位成本。這一項技術迭代不僅標志著 JBD 在量產技術上的領先地位,更為全球AR 智能眼鏡產業的商業化普及奠定了堅實基礎。

      當制造邏輯發生改變,產業曲線也將隨之轉向。對于 AR 智能眼鏡市場而言,這不僅是一次工藝架構升級,更是一場通向規模化應用的重要拐點。

      文:Emerson / TrendForce


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