近年来，基于光镊阵列的中性原子平台因其优异的可扩展性和相干时间，已成为实现容错量子计算的主流技术路线。特别是哈佛大学研究团队近期的里程碑式工作，利用光镊阵列成功实现了量子纠错（Nature 649, 39–46,2026），进一步引起了中性原子方案在量子计算领域的广泛关注。然而，受限于器件功率承受上限等问题，现有光镊技术难以满足大规模量子比特的需求。如何构建包含十万级甚至百万级原子的超大规模阵列，成为了通往容错量子计算道路上必须解决的关键技术难题。针对这一挑战，哥伦比亚大学的 Nanfang Yu 和 Sebastian Will 研究团队近期在Nature发表论文，提出利用全息超表面（Holographic Metasurfaces）替代传统的空间光调制器技术方案。该方案不仅成功演示了单原子的稳定捕获，更构建了包含超过 360,000 个光镊陷阱的超大规模原子阵列，为突破扩展性瓶颈提供了全新的解决思路。
【Holman, A., Xu, Y., Sun, X. et al. Trapping of single atoms in metasurface optical tweezer arrays. Nature (2026). https://doi.org/10.1038/s41586-025-09961-5】
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核心亮点
突破规模与功率极限：全息超表面克服了传统器件的像素与阈值瓶颈，成功构建包含超过 360,000 个光镊陷阱的超大规模阵列。凭借 TiO2 超过 2000 W/mm2 的损伤阈值及亚波长像素优势，该技术有效解决了迈向百万量子比特时的激光功率承载与光路复杂性难题。
全链路实验验证：不仅实现了任意几何构型的光场生成，更完成了单原子冷却、装载与成像的全流程验证，证实了其在陷阱深度与位置精度上的高度均匀性。
传统光镊生成技术的物理极限
在目前的主流实验方案中，光镊阵列通常利用液晶空间光调制器(SLM)或数字微镜器件（DMD）来生成。这些器件通过调制激光的相位或振幅，在焦平面上形成多个聚焦点。虽然这些技术在数百个原子的规模上表现优异，但当试图将其扩展到更大规模时，其固有的物理局限性便显现出来。
光学分辨率与数值孔径的限制
无论是SLM还是DMD，其像素尺寸（Pixel Size）通常在几微米量级。例如d≈4μm，这一尺寸远大于光镊通常使用的激光波长（λ≈0.5μm）。
根据衍射理论，当像素尺寸远大于波长（d≫λ）时，器件无法重现光场边缘陡峭的相位梯度。这一物理限制导致这些器件生成的全息图具有极低的有效数值孔径（Effective NA），通常小于 0.05。为了获得捕获原子所需的微米级紧密光斑，实验必须引入复杂的光学系统。这不仅增加了系统的复杂性和体积，还会引入像差，限制了阵列的视场范围。
功率承受能力的限制
更为关键的瓶颈在于功率承受能力。为了维持光镊对原子的有效捕获，每个陷阱需要一定的激光功率（通常为毫瓦量级）。当阵列规模扩展至十万个陷阱时，所需的总激光功率将达到几百瓦甚至千瓦级别。
现有的液晶 SLM 由于其材料特性，损伤阈值较低，通常仅能承受约 2W/mm2 的光强。一旦超过这个阈值，液晶分子可能会发生物理性质改变或被永久性损坏。这意味着，即便拥有足够高功率的激光器，SLM 也难以承受构建大规模阵列所需的能量密度，从而限制了中性原子阵列的进一步扩展。
超表面解决方案：亚波长像素与高损伤阈值
面对传统器件的局限，研究团队采用了超表面（Metasurfaces）。作为一种由数百万个亚波长纳米柱组成的平面光子器件，超表面在光场调控方面展现出了显著优势。
核心优势
亚波长像素设计：该研究中使用的超表面像素尺寸仅为290nm，小于捕获激光的波长（520 nm）。这种 d <λ的特性使得超表面能够实现极为陡峭的相位梯度，从而获得超过0.6的高数值孔径。这意味着超表面不再需要复杂的缩小光路，可以直接在芯片的焦平面上生成衍射极限的紧密光镊，简化了系统设计。
高功率承受能力：研究团队开发了两种互补的材料平台：富硅氮化硅（Silicon-rich Silicon Nitride, SRN）和二氧化钛（TiO2）。实验测试表明，SRN材料的损伤阈值超过 25W/mm2，而 TiO2 材料更是能承受超过 2000W/mm2 的极高光强。这一数值比传统的 SLM 高出了三个数量级，使其有能力承受构建百万级原子阵列所需的能量。
高设计自由度：作为一种无源器件，超表面具有极高的设计自由度。通过改进的加权 Gerchberg-Saxton 算法，研究人员可以设计出任意几何形状的光镊阵列，无论是周期性的晶格，还是非周期的准晶体结构，都能以极高的均匀性在原子尺度上重现。
超表面光镊的实验验证
为了验证超表面在实际原子实验中的性能，研究团队搭建了一套完整的实验装置，利用 520 nm 的绿色激光通过超表面生成光镊阵列，并尝试捕获锶-88原子。由于光镊阵列的陷阱深度有限，直接捕获原子面临挑战，因此实验必须经历精密的多级冷却过程。首先，利用二维磁光阱（2D MOT）产生冷原子束，并随后在真空腔中通过 461 nm 蓝色磁光阱将原子预冷至毫开尔文（mK）级别；紧接着，为了进一步降低温度以适配光镊的捕获势阱，实验引入了基于 689 nm 窄线宽跃迁的红色磁光阱（Red MOT），通过频率扫描与压缩技术将原子团温度压低至约 1 微开尔文（uK）。在这一极低温状态下，超表面生成的 520 nm 光镊阵列开启并从磁光阱中装载原子。由于装载过程具有随机性，研究人员随后实施了关键的奇偶投影（Parity Projection）步骤，即施加接近 689 nm 共振的光脉冲诱导光缔合，促使陷阱中成对的原子激发至分子态并因非弹性碰撞逃逸，最终在光镊中制备单原子阵列。
实验结果
利用这一流程，通过重复多次捕捉原子，对位置成像做平均，团队成功展示了多种几何构型的单原子阵列，充分验证了该技术的多功能性。例如，实验中构建了包含 183 个原子的“自由女神像”图案，直接证明了超表面生成任意复杂几何结构的能力；同时，团队还实现了包含 225 个原子的准晶体（Ammann-Beenker tiling）结构，展示了其在非周期性物理模拟领域的巨大潜力；此外，通过构建间距仅为1.45微米的“项链”图案，验证了系统实现超紧密原子间距的精度。
为了验证阵列的均匀性，研究团队利用捕获的锶原子本身作为高灵敏度探针，通过精密光谱学方法对陷阱参数进行了逐个表征。具体而言，团队通过探测锶原子 1S0 → 3P1 窄线宽跃迁的光频移（Light Shift）共振，精确测量了每个陷阱的势阱深度；同时，利用参数加热（Parametric Heating）技术，即对光镊激光强度进行正弦调制并扫描调制频率，通过观测原子在两倍陷阱频率处的共振加热损失，精确测定了径向和轴向的陷阱频率。分析结果表明，这些阵列在各项关键指标上均保持了极高的均匀性：陷阱深度的标准差约为 7.5%，径向和轴向陷阱频率的标准差分别为 5% 和 8%，而位置误差仅约为 60 nm（与锶原子的基态波函数展宽相当）。
超表面光镊阵列的可扩展性与大规模演示
为了展示超表面光镊阵列在可扩展性（Scalability）上的优势，研究团队通过数值模拟分析了像素密度对阵列质量的影响，并实验演示了一个超大规模的阵列。
通过模拟分析，研究人员发现了一个关于全息阵列生成的经验定律：为了保证光镊阵列的强度均匀性高于 95%，每一个高质量的陷阱大约需要消耗 300 个像素。这对于像素数量有限的 SLM 构成了挑战。即便是目前高规格的 4000×4000 像素 SLM，其上限也被限制在约 50,000 个高质量陷阱。
相比之下，超表面的像素密度不受限制。作为概念验证，研究团队制造了一个直径仅3.5毫米的 TiO2 超表面，其包含的像素数量高达1.14亿个。在光学测试中，这枚芯片成功生成了一个 600×600 的正方形晶格，包含整整 360,000 个光镊陷阱。这一规模比目前先进的SLM阵列高出了两个数量级。
这一突破实质上标志着中性原子阵列扩展瓶颈的转移：限制因素不再是光束整形器件的像素数量或损伤阈值，而是转向了对更高功率激光器的需求。通过简单的推算可知：即使保守估计每个光镊陷阱捕获原子所需的激光功率为毫瓦量级，且考虑实际的衍射效率损耗，构建十万个陷阱的阵列将需要百瓦级的入射激光功率；而进一步迈向百万个陷阱的阵列，则需要千瓦级的激光功率。对于传统的SLM器件，其约 2 W/mm2 的低损伤阈值使其在物理上无法承受如此高的能量密度。相反，基于 TiO2 的超表面凭借其超过 2000 W/mm2 的极高损伤阈值，能够轻松承载千瓦级激光能量。
结语与展望
本研究利用全息超表面技术，通过亚波长纳米结构对光场的精确调控及高损伤阈值材料的应用，成功构建了大规模中性原子阵列。该方案不仅实现了高效的单原子捕获，更突破了传统器件的像素与功率瓶颈，将光镊阵列的规模上限提升了两个数量级。
尽管全息超表面在规模扩展上具备显著优势，但作为被动器件，其光场结构一旦成型便不可更改，无法像 SLM 和 DMD 那样通过实时编程独立完成原子的动态重排与纠错 [Phys. Rev. Lett. 135, 060602 (2025)]。鉴于 SLM 和 DMD 在迈向十万级以上比特时面临像素规模与损伤阈值的物理限制，研究认为未来应发展“动静结合”的混合系统：利用超表面提供海量、高功率耐受的静态基础阵列，同时引入灵活的动态光束（如 AOD）进行原子的搬运与填充。这种方案将超表面的规模优势与动态器件的操控灵活性相结合，为构建大规模量子计算系统提供了物理上可行的技术路径。
参考文献:
1. Bluvstein, D., Geim, A.A., Li, S.H. et al. A fault-tolerant neutral-atom architecture for universal quantum computation. Nature 649, 39–46 (2026).
2. Holman, A., Xu, Y., Sun, X. et al. Trapping of single atoms in metasurface optical tweezer arrays. Nature (2026). https://doi.org/10.1038/s41586-025-09961-5
3. Lin R, Zhong H S, Li Y, et al. AI-enabled parallel assembly of thousands of defect-free neutral atom arrays[J]. Physical Review Letters, 2025, 135(6): 060602.