Nature正刊解读：12万焦点同时工作，双光子微纳3D打印突破厘米级规模

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本文为AM易道基于原论文的独立解读，含大量观点性（可能有解读错误的）原创表述，部分内容已脱离原文语境。完整技术细节请以Nature原文为准，请感兴趣的读者查阅原始文献。

AM易道学术分享

双光子3D打印一直有个大难题，打不了大件。

视场就几百微米，打厘米级零件得切成上千块慢慢拼，拼完一看，接缝处全是瑕疵。

斯坦福大学联合劳伦斯利弗莫尔国家实验室团队上个月在Nature正刊给出新解法：

加工幅面12平方厘米，超过12万个焦点同时工作，每秒沉积1.2亿个体素。

做过双光子光刻3D打印的人看一眼就知道这个文章为什么登上Nature正刊，困扰这个3D打印技术领域二十年的规模化问题，终于有了一条清晰的技术路线。

这篇论文里团队拿出了一套完整的系统方案，超透镜阵列生成焦点，空间光调制器独立控制每个焦点，自适应算法处理任意结构的路径规划。

这套组合拳让双光子3D打印从实验室工具走向规模化制造成为可能。

传统双光子3D打印规模化卡在哪里？

理解这项工作的价值，先看现有的瓶颈在哪。

Figure 5提到，主要瓶颈是视场限制、邻近效应、拼接误差，三个绑在一起的硬约束。

传统显微物镜的视场就几百微米。打厘米级零件怎么办？切成上千个小块，逐个打印再拼起来。

Figure 5e的SEM照片展示了代价，木堆结构的拼接处出现明显错位。

这还只是表面质量，拼接缝对机械性能的损害更大。

并行化是提速的直觉思路，但有硬约束。

Figure 5c的模拟显示，焦点间距小于10微米时，相邻位置的光聚合反应开始互相干扰，导致过固化和分辨率下降。有限视场里能塞的焦点数量，有物理上限。

Figure 5d量化了另一个现实，打大零件时，长距离台面移动和反复定位校准吃掉大把时间。峰值通量标得再高，实际有效产出卡在10⁷体素每秒左右。

超透镜阵列：换一种思路生成焦点
这部分内容比较适合光学专业读者阅读。
所以前文说了那么多传统双光子打印的瓶颈，究竟该如何突破？

文献解法是彻底绕开传统成像物镜。

Figure 1a-b展示了新架构，用超透镜阵列直接生成大规模焦点，每个超透镜独立聚焦，天然规避邻近效应。

Extended Fig. 1给出了超透镜的设计细节。

团队做了两套阵列：50×50的高分辨率版（200微米透镜），和370×350的高通量版（100微米透镜）。

两套阵列的设计思路一样，在硅片上刻出纳米级的小柱子，通过调整每根柱子的旋转角度来控制光的传播方向，最终把平行光聚成焦点。

为什么是超透镜而不是普通微透镜阵列？Figure 1e说明，超透镜的独特之处在于：

透镜做得大、聚光能力强、焦点还不变形，泡在树脂里也能正常工作，而且能用芯片厂的产线批量生产。

Figure 1d直观展示了工作状态，100微米透镜阵列产生的焦点整齐排列，间距等于透镜尺寸。

焦点间距由透镜尺寸决定，100微米或200微米，远超10微米的干扰阈值。

邻近效应从源头就避开了。

空间光调制器，让每个焦点独立可控

光有阵列还不够，还得能独立控制每个焦点。

Figure 1c展示光路设计：飞秒激光先过空间光调制器（缩写SLM，不是金属3D打印的SLM）做相位调制，再通过4f系统投射到超透镜阵列上。

Extended Fig3解释调制原理，简单来说，利用相位转强度的光学技巧，配合偏振元件，实现0到100%的连续灰度控制。

Extended Fig. 2的系统照片里有个细节值得注意：

4f系统中间焦点处装了个真空腔。

为什么？

飞秒脉冲能量太高，聚焦点会把空气电离成等离子体，光束一过就废了。

这种看起来不起眼的工程细节，说明团队是奔着工程级别的稳定运行去的。

说回到灰度控制，灰度控制带来了分辨率上的自由度。

具体而言，AM易道尝试理解，灰度控制能调线宽。

原理是，双光子固化有功率阈值，只有光强超过阈值的区域才会聚合。

把激光调暗，只有焦点正中心那一点过阈值，线就细；

调亮，过阈值的范围扩大，线就粗。

Figure 1f-h展示结果，精确调节SLM值，可以打出横向113纳米、轴向262纳米的悬空纳米线。

Figure 1g的统计不同超透镜打印的线宽，标准差只有16.5纳米。校准之后，系统一致性相当可靠。

Extended Fig. 5和6展示了从亚衍射到衍射极限的连续线宽调制。

同一套系统，能在极限分辨率和高速模式之间切换。

相当惊艳。

厘米级实证

Figure 1j-k是个标志性演示：30×30×0.32毫米的LLNL标志，打印时间不到2小时，线宽保持亚微米级。

论文算了一笔账，同样的任务用传统串行双光子方案需要一个多月。

Figure 2展示了各类基准结构。令人目不暇接。

2a的3DBenchy船模阵列考验悬垂、穿孔、锐角等复杂特征。

2b-c的微粒阵列展示复制产能，论文提到，用2500个透镜的小阵列，半小时能打22500个凹多面体微粒；

换成12万透镜的大阵列，产能可达每天5000万个。

2d是梯度密度泡沫，2e是多深度微针阵列，都指向具体应用场景。

拼接质量是重点。

Figure 2h-j展示了1平方厘米的八面体晶格LLNL标志，50微米单元构成，拼接缝隙小于100纳米。

原理是每层打印时各透镜区域自动对接非常有效。

通俗讲，传统方法是一个小镜头跑遍全场，跑得越远误差积得越多，现在是12万个透镜各管一小块，每个透镜只需要在自己的小范围内动，更容易对齐。

非周期结构怎么打

周期结构的并行打印相对直接，所有焦点同步扫描就行。

非周期结构是更大的考验。Figure 3展示了团队的两套方案，图片的案例都很精美值得收藏。

第一套叫分区法，针对半周期结构，外形非周期但内部填充周期。

Figure 3b-d的例子是1平方厘米的仿生毛细管网络，由三种结构叠加：

立方支撑骨架、斜向导流支柱、隔离墙。打印时轮流用三套SLM掩膜，同一层内分别曝光。

成品能靠毛细作用混合两种液体，是个微流控器件。

第二套叫自适应元光刻（AML），对付完全非周期结构。

Figure 3e-f用国际象棋棋子做了直观解释：

假设你要用100个透镜同时打印100个不同的棋子。

AM易道的理解是，先把每个棋子分配给一个透镜。然后看第37号透镜要打马头图案的某一笔，第82号透镜恰好也要在相同的相对位置打一笔，那这两个透镜就可以同时动。

算法把所有透镜的轨迹叠在一起，找出哪些笔画可以同步，哪些必须单独跑，最后排出一个尽量让多个透镜同时工作的打印顺序。

Figure 3g的Voronoi晶格相对密度25.2%，也就是说平均每个时刻有四分之一的焦点在干活。

基数是12万个焦点，四分之一也有3万多个同时工作。

这个案例回答了一个关键问题，系统不是只能打重复阵列，完全随机的结构也能高效处理。

Figure 3h-j是16种不同国际象棋开局的并行打印，每个棋子由单独一个透镜负责，证明这套算法能处理完全任意的三维结构。

Figure 3j的照片非常有趣，棋盘在环境光下呈现彩虹色泽，这是结构本身产生的彩色，跟孔雀羽毛、蝴蝶翅膀一个原理。

打印的线条间距落在几百纳米级别，刚好能对可见光形成衍射光栅，不同角度反射不同波长。

能出结构色本身就是一种质检。要是不同区域的线宽、间距有波动，颜色就会乱掉，不会这么均匀。

所以这张彩虹色的照片表明的是12万个透镜打出来的东西，精度一致性高。

超材料验证

论文没有停在打印演示层面。下面两张图又展示了一波打印能力和关键应用。

Figure 4聚焦机械超材料，Extended Fig. 10展示太赫兹超材料，都做了完整的功能验证。

机械超材料部分，团队制备了三种拓扑的宏观试样：拉伸主导的八面体晶格、弯曲主导的开尔文晶格、互锁的链甲晶格。可以说是把当下研究的主流和前沿结构都跑了一遍。

以链甲晶格为例，抗裂纹扩展能力强于是八面体晶格的，而且裂纹不是一下子贯穿，而是交替从缺口两端慢慢扩展。

从图中展示的机理来看，链甲结构的单元是互锁的，拉伸时可以重新排列，把应力分散开。这种越扯越韧的行为，小样品上根本观察不到。

上图的太赫兹超材料是另一个被激活的方向。

太赫兹波段缺好用的光学元件，结构尺寸要求几十到几百微米，面积又要大，过去的双光子打印擅长微结构但整体尺寸一直做不大。

而本文团队打了厘米级的螺旋阵列，实现了0.2-1.2太赫兹的圆偏振滤波，还能做成柔性器件。

这类大面积太赫兹元件，以前一直卡在制造环节。

规模化的底层逻辑

现有双光子光刻3D打印技术被视场和邻近效应双重约束，写场面积卡在平方毫米级。

而本文的超透镜方案把聚焦元件从单一物镜换成大规模阵列，约束条件随之改变：

构建面积由阵列尺寸决定，可以做到晶圆级；

焦点间距由透镜尺寸决定，自动规避邻近效应；

短程焦点运动消除长距离拼接带来的误差。

论文指出，基于现有商用组件，这套方案可以扩展到10的10次方个体素每秒，比当前水平再提两个数量级。

无非需要的是更大的超透镜阵列、更高刷新率的光调制器、更高重频的飞秒激光，而且这些市面上都有成熟产品。

AM易道看完这篇论文，有几个想法。

过去多年的双光子改进集中在扫描策略和树脂配方，没跳出成像物镜的框架。

本文超透镜方案不是在有限视场里塞更多焦点，而是直接把视场这个概念取消掉。

系统集成上，这项工作的成功不是停留在某个单点技术的突破。超透镜设计、SLM控制、路径算法、树脂配方，每个环节都要配合。

应用验证非常硬核，超材料的断裂测试和太赫兹器件的光学表征，除了硬核打印能力的演示，也意味着能够开启一系列的新研究和新应用。

我们也将持续关注当双光子等微纳打印通量提升两三个数量级后，哪些应用会被激活？

哪些现在生产不了的结构会变得可行？

答案可能就是某个细分场景的下一个规模化应用。