近些天，激光雷达（LiDAR）再次成为了业界关注的焦点。特别是在CES上，中国的几家公司备受关注：大疆旗下自动驾驶公司览沃科技（Livox）发布了两款高性能激光雷达传感器Horizon 和 Tele-15；速腾聚创也展示了相应新品。与此同时，我国本土知名激光雷达制造商禾赛科技完成了C轮1.73亿美金融资，刷新行业纪录。

随着自动驾驶逐步落地，激光雷达也迎来了高速发展期。由于激光雷达可以生成道路的三维视图，在自动驾驶方面能够帮助汽车很好地识别周围环境。尽管自动驾驶业界对激光雷达仍然存在不同的声音，但由于其创建周围环境高清3D点云图的能力，通常被认为是自动驾驶汽车的核心使能传感技术之一。激光雷达通过测量光传播到物体并反射所需要的时间，来提供汽车周围环境的3D点云图。

通常情况下，激光雷达可以分为两大类：机械式和固态激光雷达。机械式的装配困难、扫描频率低；固态激光雷达，目前的实现方式有MEMS、Flash和光学相控阵(optical phased array, OPA)这三种技术。

MEMS采用微扫描振镜，达到了一定的集成度，但是受限于振镜的偏转范围；Flash技术已有商用，但是视场角受限，扫描速率较低；OPA扫描技术是基于微波相控阵扫描理论和技术发展起来的新型光束指向控制技术，具有无惯性器件、精确稳定、方向可任意控制等优点，成为近年来研究的热点，液晶、集成波导光学相控阵等固态技术方法层出不穷。

2015年的CES展上，固态激光雷达的先行者Quanergy因提出将硅光子学应用于激光雷达而火爆一时。凭借用芯片替代机械控制光束，而非机械带动光束转动这一核心优势，纯固态激光雷达开始登上历史舞台。

但是，激光雷达仍处于发展的初期阶段，其性能和成本是业界正在努力攻克的难题，特别是成本，目前，每台激光雷达的价格在1万到3万美元之间，最先进的型号可以达到7.5万美元。

为了解决成本问题，各家公司，特别是相关芯片厂商正在固态激光雷达的三条技术路线上各施所长，都希望将价格拉低到几百美元，甚至100美元以下。

下面就看一下国外和中国的一些具有一定代表性的激光雷达芯片厂商是如何通过各自的技术解决应用难题的。

国际视野

2015年5月，美国DARPA发布了芯片式激光雷达Sweeper技术，其对该技术的形容为Wide-Angle Optical Phased Array Technology（广角光学相控阵技术）。该技术将激光雷达的机械扫描方式改进为光学相控阵扫描，有望实现小型化、低成本、高可靠的目标。

并购与合作

大厂为了开拓先进技术和市场，通常会通过一些收购动作，以金钱换时间，在激光雷达芯片领域也是如此，下面举两个并购的例子。

2016年10月，英飞凌全资收购了荷兰的IC设计公司Innoluce，目的是利用Innoluce的技术专长，为高性能激光雷达系统开发芯片和组件，同时降低激光雷达的成本。

Innoluce是从飞利浦公司剥离出来的，成立于2010年，该公司在MEMS领域拥有技术积累，其模块集成了硅基固态MEMS微反射镜，可用于汽车灯光探测和测距系统中的激光束调整。

2018年，汽车激光雷达系统开发商Luminar Technologies收购了芯片设计公司Black Forest Engineering，后者专门研究高性能InGaAs接收器。据悉，该接收器能够提供创纪录的光子效率和动态范围。

Black Forest Engineering公司之前曾参与过多项旨在提高焦平面阵列（FPA）性能的小型企业创新研究（SBIR）计划。

Luminar公司和大多数激光雷达传感器供应商之间的主要区别在于：前者使用的是在磷化铟（InP）晶圆上制造的1550nm波长的激光器。其优势在于，能够在更远的距离感测到低反射率物体（例如黑色汽车），这意味着自动驾驶汽车在高速行驶时会有更多时间来进行减速操作，以避免危险的发生。

除了并购，深度合作也是一个好的选择。2018年初，瑞萨电子宣布与初创公司Dibotics合作，共同开发车规级嵌入式激光雷达处理器，低功耗的激光雷达处理器可以进行实时的3D绘图系统开发。

这两家企业将各自的优势进行了结合，即瑞萨的R-car系列芯片与Dibotics的3D SLMA技术，最终推出一款SLAM on Chip的方案。所谓SLAM on Chip，就是在一块SoC芯片上部署3D SLAM技术，一般来说，要实现高性能实时的SLAM，需要在一台PC上完成，如果这两家能够将这个方案实现车规级并量产，那么对于激光雷达制造商和使用激光雷达的企业来说，都是个好消息。

亮眼的新秀公司

激光雷达属于新的技术和应用，因此，很多创业芯片公司都将业务重点聚焦在了这方面，下面就举几个例子。

2019年，由比尔盖茨资助的激光雷达初创公司Lumotive推出了一种新型光束控制技术，该技术使用的是LCM——基于超材料光弯曲原理引导激光脉冲的芯片，在激光雷达领域，Lumotive是第一家将这种技术商业化的企业。Lumotive的 LCM 不仅具有可提高激光雷达感知能力的大孔径，同时还能借助于半导体制造的经济性来降低系统成本。

Lumotive的 LCM 芯片不含移动部件，采用成熟的CMOS制程工艺，具有实现低成本、高可靠性和小尺寸激光雷达的可行性。

2019年12月，由前苹果公司工程师Soroush Salehian和Mina Rezk创立的公司Aeva，发布了调频连续波（FMCW）激光雷达系统Aeries，将激光雷达传感器的所有关键元件都集成于一颗微型光子芯片内，被称为4D激光雷达芯片。

该公司的4D激光雷达芯片系统的尺寸和能耗大幅减小，而覆盖范围却大幅提高，能探测300米以外的低反射率物体，并能测量每个点的瞬时速度，这在自动驾驶汽车行业尚数首次。此外，该激光雷达芯片系统的价格不到500美元。

该激光雷达不受其他传感器或阳光的干扰，此外，不同于其他FMCW方式，Aeva的产品可以每秒为每束光提供数百万个点，从而产生超高保真度数据。

Aeva联合创始人Mina Rezk表示，“并非所有FMCW 激光雷达都是一样的。我们方案的关键优势在于，打破了最大探测距离和点密度之间的依赖关系，这一直是飞行时间（ToF）和FMCW激光雷达的障碍之一。我们的4D激光雷达将多个光束集成在一颗芯片上，每个光束都能够每秒测量超过200万个300米以外的点。”

在从机械式激光雷达向固态激光雷达的演变过程中，一些企业选择直接进入全固态激光雷达，也有许多企业深耕于混合固态技术路线——MEMS激光雷达。

2019年12月，美国非盈利性研发组织Draper发布了一种采用全数字MEMS光开关进行光束转向的芯片级激光雷达。

Draper创新地将光开关、MEMS和集成光子器件全部整合在一颗单芯片上，使其在探测距离和分辨率上优于当前的竞争产品。

这种高分辨率固态激光雷达可以在50米处对物体进行成像，探测距离可达数百米，同时提供了小于0.1度的角分辨率。不仅如此，Draper还展示了损耗低至1dB/cm的低损耗波导，以及寿命超过100亿个周期的MEMS光开关。据麦姆斯咨询此前报道，Draper曾宣称这款固态激光雷达传感器在规模量产后，成本仅需50美元。

采用Draper的激光雷达技术，激光通过光开关矩阵发射并通过相同的光开关收集，几乎不会收集到环境光，因此使其实现了更高的信噪比。

2019年，提供固态激光雷达关键元件的LeddarTech宣布向汽车厂商交付3D固态激光雷达SoC芯片（LeddarCore LCA2）的首款A样，随后实现批量供应。

LCA2采用了LeddarTech的LeddarSP信号处理算法，能够提供诸如距离、位置及回波强度等激光雷达原始数据。

为了能够加快合作伙伴的开发进度，LeddarTech的生态合作伙伴将可以为产品开发提供包括激光器、探测器等在内的核心零部件，并提供降低成本的解决方案。

老牌企业

除了新秀企业，很多老牌的芯片企业也在研发激光雷达芯片，如恩智浦和安森美。

恩智浦是汽车电子半导体的行业老大，自然不会放过激光雷达这一商机。而中国的广大市场自然也是其重点关注的。2019年4月，恩智浦与南京隼眼电子(Hawkeye)签署投资与战略合作协议，以扩大其在中国汽车雷达市场的份额。

恩智浦全球资深副总裁兼首席技术官Lars Reger表示，从高识别率、高分辨率、高精度的成像雷达发展趋势来看，一定程度上它可以作为激光雷达目前高成本情况下对市场的补充。换言之，在某些Level 3、Level 4、Level5应用场景，可以采用成像雷达作为补充，无需采用达到64线高分辨率的激光雷达，而采用16线相对成本较低的激光雷达方案，以达到近似效果，这也是一种平衡的考量。

目前，安森美是汽车用CMOS图像传感器领域的行业老大，在此基础上，该公司也在毫米波雷达、激光雷达用芯片方面进行着拓展。

安森美于2019年推出了一款激光雷达芯片，叫做Pandion，是矩阵型的。固态光源Flash可以感知三米内的深度，扫描式的波速控制 (Beam Steering)，则可以感知到100米左右的深度。因为它采用了矩阵型感光点，形成400×100的矩阵。区别于传统的点云（point cloud）。0.1lux（勒克斯，照明单位）的环境光肉眼几乎看不到，但通过该公司的Super Depth技术就可以看到。为此，安森美收购了一家公司。该公司多年开发的图像传感技术可以融合到激光雷达的开发上。把激光雷达矩阵化，变成图像，这是该公司的第一步。

传统的激光雷达采用APD技术，其感光率普遍较低，安森美采用的SPAD技术是一个光子回来会有超过百万甚至上亿倍数的增益，所以感光的效果非常好。

另外，传统激光雷达感光器使用的是特殊材料，而非硅片，所以成本非常高。安森美在硅技术上开发了十几年，现在已经非常成熟，成本非常低。因为有高增益，所以对激光发射源的功率要求不高，芯片能够使激光雷达的系统成本降低，大概只有几百美金。

另外，索尼和博世等知名企业也在激光雷达方面加大了投入，以期在未来的竞争中争得主动。

中国视角

目前，中国市场上的激光雷达芯片，特别是信号处理所需的元器件主要依赖进口，这在一定程度上抬高了激光雷达的生产成本。因此，多家国内的芯片企业都在争取通过各自的优势技术，填补上国内的这块空白。

2018年初，深圳镭神智能首款用于激光雷达接收端的模拟信号处理芯片研发成功。据悉，这是国内首款高集成度激光雷达接收端模拟信号处理芯片，量产后，将会使全行业成本降低3成。

这款芯片采用中芯国际制程工艺，芯片的处理能力可以最高支持160线的激光雷达产品。此款芯片与传统激光雷达芯片最大的不同是大量实现了功能集成。此前，激光雷达的模拟信号处理模块采用多个元器件的分立设计，镭神智能将高频高带宽模拟晶体管、放大器等集成到比指甲盖还小的芯片中，用单枚芯片实现激光雷达整体控制，大大缩小激光雷达信号处理电路的体积与功耗。

在2018年的CES上，有一家叫做光珀智能的中国公司，它是为数不多的选择3D Flash路线的激光雷达芯片企业。

光珀已经推出了第一代ToF传感器芯片，基于这一代芯片推出了三个技术平台：GP001A、GP002A 和 GP003，分别满足不同距离（近、中、远），强阳光下（100Klux），大场景（70⁰），高精度（<1%），高空间分辨率（0.06⁰V）等三维感知需求。

光珀的核心技术是：用一个脉冲序列，代替一个单脉冲，降低每一个脉冲的峰值。光珀使用的是一个组合脉冲序列，这意味着每个脉冲的峰值被大幅压缩。压缩峰值后，可以使用半导体激光器作为光源，同时符合人眼安全，更不需要去使用像 1550nm 那样的特殊波长，因此，光珀的传感器可以用硅来设计。

去年，地平线与禾赛科技达成战略合作，以推动高级别自动驾驶研发与应用。禾赛科技提供顶级的激光雷达传感器，地平线有Matrix视觉感知、Matrix激光雷达感知、NavNet众包高精地图采集与定位等方案，可提供高性能、低成本、低功耗的多类别环境感知方案。

在OPA方面，国内的力策已悄然完成OPA芯片的三轮流片。据了解，其OPA芯片为全球首款实现双轴独立控制、大视场角、高速扫描的OPA芯片。

OPA是目前固态激光雷达的理想方案，但也有很多技术问题需要解决。难点主要在于OPA芯片原理。OPA作为一个新的芯片流派，芯片的物理原理还在探索中。先驱Quanergy采用的硅光OPA技术路线，面临着损耗、调制速度、波导串扰、材料非线性等几个基础物理难题，短期内难以突破。而基于液晶的空间光调制方式速度慢，且液晶材料受限于工作温度。

力策的方案是在硅OPA和液晶空间光调制之间做了个折中，力策的OPA芯片流片成功无疑证明了折中方案的可行性。

力策通过芯片控制，实现双轴的独立控制扫描，速度达3.48MHz，角度达60度。可以定点扫描、光点非连续随意切换。

如果OPA芯片激光雷达量产成功，那么固态激光雷达的成本在规模量产后将降至百美元。

2019年12月，饮冰科技获数千万元Pre-A轮融资。该公司一直在做基于Flash技术的固态激光雷达研发。饮冰科技将分立的激光器和探测器通过半导体生产的工艺分别集成到了单芯片内，芯片化的解决方案是饮冰的一个亮点。

除了以上企业，飞芯光电、佳光科技、瑞波光电、北科天绘等也都在进行着激光雷达芯片的研发。

另外，在去年10月的世界智能网联汽车大会高峰论坛上，华为正式宣布研发激光雷达。当时华为轮值董事长徐直军明确表示：华为将利用其光电子技术开发激光雷达，要解决激光雷达面临的成本与性能问题。

结语

激光雷达性能优良，但其成本问题在短时间内恐怕难以解决。因此，在特斯拉创始人马斯克看来，激光雷达并不必要，作为激光雷达的坚定反对者，他曾表示：“激光雷达很傻，自动驾驶行业谁寄希望于雷达、谁就注定失败。”

毫米波雷达的价格，从数百元到上千元不等，因此，与激光雷达相比，造价低、探测精度高、体积小，且受天气影响少的毫米波雷达有望更快速地普及。

总体来看，激光雷达用光（虽然不是可见光），所以它有和图像传感器类似的缺陷，比如雾天的识别效果不好。毫米波雷达虽然对金属很敏感，但是雾天、雨天时的穿透力很好。同时，毫米波雷达能侦测感知到移动物体的速度，激光雷达和图像识别感知不到速度，只能看见东西。所以，每种传感器在整个智能化设备中都有它的独特作用。所以，各种传感器融合很可能是未来的发展趋势。

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