降價！國產(chǎn)SPAD芯片能否打破激光雷達惡性循環(huán)？

激光雷達難以普及的主要障礙？

激光雷達（LiDAR）作為智能駕駛“感知、決策、執(zhí)行”三大核心環(huán)節(jié)中的“感知”部分，一直是自動駕駛技術中不可或缺的一環(huán)。它被譽為“機器之眼”，但高成本、復雜性和可靠性問題一直限制其廣泛應用。

激光雷達是機器視覺的關鍵部件，在自動駕駛和人工智能等多個高科技領域具有巨大應用潛力。尤其是2D和3D激光雷達的技術融合以及全固態(tài)激光雷達的興起，都是當前行業(yè)的焦點。2D雷達在分辨率和色彩方面表現(xiàn)優(yōu)越，而3D雷達擅長空間建模。融合兩者可生成色彩豐富的高密度點云，對物體識別和圖像處理具有巨大優(yōu)勢。機器視覺不僅可以模擬人眼的功能，還能進行空間建模和溫度探測等，這些是人眼無法實現(xiàn)的。預計將來這些能力將與激光雷達更深度結合，為高級視覺和智能邊緣計算提供支持。

從2018年的奧迪A8到2021年的小鵬P5、Lucid Air和蔚來ET7，激光雷達逐漸被集成到各種量產(chǎn)車型中。IDC預測，到2024年全球自動駕駛汽車出貨量將達到5424.7萬輛，其中L3級別出貨量約為69萬輛。在中國，自動駕駛汽車也正迅速普及，僅2022年第一季度，L2級自動駕駛乘用車的滲透率就從上一年的7.5%大幅增加到23.2%。

在2023年8月29日于深圳南山舉辦的全固態(tài)激光雷達面陣SPAD芯片發(fā)布會上，阜時科技與近300位產(chǎn)業(yè)合作伙伴共同探討了這一重要行業(yè)創(chuàng)新。發(fā)布會主題“逐光而行·全芯賦能”明確指出了激光雷達未來發(fā)展方向。阜時科技創(chuàng)始人兼董事長莫良華分析了激光雷達行業(yè)的兩大發(fā)展趨勢：產(chǎn)品換代和降本增效。他指出，高成本是激光雷達難以普及的主要障礙，特別是在中端車型市場。阜時科技最近推出的全固態(tài)激光雷達SPAD（單光子雪崩二極管）芯片，在減少成本和提升性能方面顯示出顯著的潛力。

SPAD技術：重塑激光雷達行業(yè)

激光雷達主要構成部分，來源：與非研究院

SPAD（單光子雪崩二極管）是激光雷達接收模塊的重要組成部分，SPAD技術在激光雷達行業(yè)呈現(xiàn)出革命性影響，主要體現(xiàn)在兩方面：一是顯著提升雷達等效線數(shù)，二是簡化點云處理。

與業(yè)內(nèi)主流的APD（雪崩光電二極管）和SiPM（硅光電倍增管）相比，SPAD在相機行業(yè)已能做到100萬像素，并可實現(xiàn)快速、精準的距離測量。這樣的優(yōu)勢使其在激光雷達領域具有明顯的競爭力。比如，索尼的SPAD傳感器IMX459，利用其高像素優(yōu)勢，可實現(xiàn)更精準的深度信息感知。除了索尼，ibeoNEXT激光雷達也已采用SPAD并即將量產(chǎn)。值得注意的是，ibeoNEXT的像素點數(shù)量僅有10240個，遠低于索尼IMX459的11萬，這使得后者在成像清晰度上具有明顯優(yōu)勢。另一方面，像佳能這樣的相機廠商也在布局SPAD，已經(jīng)做出了100萬像素的CMOS產(chǎn)品。

在國內(nèi)，阜時科技近期推出的全新面陣SPAD激光雷達接收芯片F(xiàn)L6031在多項性能參數(shù)上對標國際同行。在技術規(guī)格方面，F(xiàn)L6031有著出色的性能表現(xiàn)。與同類產(chǎn)品IMX459相比，它的有效像素達到了50k以上，遠超市場上多數(shù)相似產(chǎn)品。這意味著在自動駕駛應用中，F(xiàn)L6031能提供更高的精度和探測范圍，從而增強車輛的感知能力。

FL6031展示點云

SPAD技術還解決了點云處理的一大痛點。在激光雷達系統(tǒng)中，點云處理需要大量的計算資源，特別是隨著雷達線數(shù)和頻率的提高。SPAD的出現(xiàn)可以直接輸出光子計數(shù)和飛行時間，大大減輕了這一處理壓力，使實時計算變得更加容易。

激光雷達不同技術路線（掃描方式），來源：與非研究院

全固態(tài)激光雷達因其成本低、體積小、可靠性高，被視為未來的主流。目前，業(yè)界普遍看好OPA+FMCW作為終極解決方案，因為它能夠兼顧易于生產(chǎn)和高性能。

激光雷達不同技術路線（測距方式），來源：與非研究院

高集成，如何解決激光雷達成本挑戰(zhàn)？

盡管激光雷達在自動駕駛技術中有其獨特的優(yōu)勢，它在探測距離、細節(jié)分辨率以及在惡劣天氣和夜間的性能方面都表現(xiàn)出色。但高成本一直是制約其進一步應用的主要因素。這不僅限制了其在高端或旗艦車型之外的應用，而且影響了生產(chǎn)規(guī)模，從而形成了一個惡性循環(huán)：高成本導致需求有限，有限的需求進一步限制了規(guī)?；a(chǎn)，導致成本難以降低。

激光雷達BOM（物料清單）成本分解，來源：與非研究院

阜時科技的創(chuàng)始人莫良華認為，可以通過高度集成化降低成本。這一突破性進展主要得益于阜時其先進的Stacked-BSI工藝和高速數(shù)模混合電路，成功將激光雷達的光源和接收部分集成到一個單一的小型芯片上。除了硬件集成，數(shù)字電路和算法優(yōu)化也為降低成本和提升性能做出了貢獻。集成化的進一步優(yōu)勢在于降低了成本和體積，為未來車用和其他應用領域提供了強有力的支持。通過這一技術路徑，激光雷達的成本有望大幅下降，十萬級別的汽車有可能大規(guī)模普及，從而實現(xiàn)從量產(chǎn)到盈利的商業(yè)正循環(huán)。

除了成本之外，近年來激光雷達在自動駕駛領域的地位遭受攝像頭方案和4D毫米波雷達的挑戰(zhàn)，特別是特斯拉這樣的領先企業(yè)選擇放棄激光雷達，引發(fā)了行業(yè)內(nèi)對激光雷達的質(zhì)疑。對投資者來說，這是一個重新審視和評估激光雷達產(chǎn)業(yè)的關鍵時刻。他們不僅應該關注那些在技術創(chuàng)新和商業(yè)模式上表現(xiàn)優(yōu)秀的公司，還需要深入研究激光雷達與其他傳感技術之間的關系。這包括了它們?nèi)绾卧谖磥淼慕煌ㄉ鷳B(tài)系統(tǒng)中共同作用，以及各自在特定應用場景下的優(yōu)缺點。

激光雷達的未來趨勢

筆者認為，特斯拉更多可能是因為激光雷達成本過高而轉(zhuǎn)向了更便宜的毫米波雷達和視覺方案。但如果激光雷達能在成本上與毫米波雷達達到相當水平，特斯拉和其他廠商很可能會重新考慮其應用。如果全固態(tài)激光雷達能夠在減少成本的同時保持或提升性能，那么它無疑會成為一個有吸引力的投資對象。如果激光雷達能在減少交通事故和提供更加便捷的駕駛體驗方面表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢，那么它就更有可能被廣泛接受和應用。

車企也面臨壓力，他們既要降低成本，也要確保產(chǎn)品能夠滿足消費者的期望。全固態(tài)激光雷達可能在成本方面有優(yōu)勢，但其在復雜城市環(huán)境中的性能和安全性如何，還需要進一步的測試和證明。大量的用戶體驗，特別是在減少碰撞事故和在復雜場景下的安全駕駛方面，將是推動其廣泛應用的關鍵。激光雷達不僅局限于基礎的探測和測距，未來還將融合更多智能應用，成為一個多功能、高智能的綜合系統(tǒng)。這種進步將顯著提升自動駕駛和AI應用的安全和可靠性。

最后，盡管激光雷達面臨成本、技術成熟度和與其他傳感技術的競爭等挑戰(zhàn)，但由于其在自動駕駛和未來交通生態(tài)中的不可替代性，長期看，對其的投資仍然具有戰(zhàn)略意義。解決這些問題需要科技提供商、車企和用戶的共同努力。隨著技術的不斷創(chuàng)新和成本的下降，激光雷達有望實現(xiàn)更廣泛的市場滲透，從而推動相關高科技行業(yè)的快速發(fā)展。