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    • 激光雷达难以普及的主要障碍?
    • SPAD技术:重塑激光雷达行业
    • 高集成,如何解决激光雷达成本挑战?
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降价!国产SPAD芯片能否打破激光雷达恶性循环?

2023/09/05
1.2万
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前言:激光雷达的成本有望大幅下降,十万级别的汽车有可能大规模普及,从而实现从量产到盈利的商业正循环。如果激光雷达能在成本上与毫米波雷达达到相当水平,特斯拉很可能会重新考虑其应用。

激光雷达难以普及的主要障碍?

激光雷达(LiDAR)作为智能驾驶“感知、决策、执行”三大核心环节中的“感知”部分,一直是自动驾驶技术中不可或缺的一环。它被誉为“机器之眼”,但高成本、复杂性和可靠性问题一直限制其广泛应用。

激光雷达是机器视觉的关键部件,在自动驾驶和人工智能等多个高科技领域具有巨大应用潜力。尤其是2D和3D激光雷达的技术融合以及全固态激光雷达的兴起,都是当前行业的焦点。2D雷达在分辨率和色彩方面表现优越,而3D雷达擅长空间建模。融合两者可生成色彩丰富的高密度点云,对物体识别和图像处理具有巨大优势。机器视觉不仅可以模拟人眼的功能,还能进行空间建模和温度探测等,这些是人眼无法实现的。预计将来这些能力将与激光雷达更深度结合,为高级视觉和智能边缘计算提供支持。

从2018年的奥迪A8到2021年的小鹏P5、Lucid Air和蔚来ET7,激光雷达逐渐被集成到各种量产车型中。IDC预测,到2024年全球自动驾驶汽车出货量将达到5424.7万辆,其中L3级别出货量约为69万辆。在中国,自动驾驶汽车也正迅速普及,仅2022年第一季度,L2级自动驾驶乘用车的渗透率就从上一年的7.5%大幅增加到23.2%。

在2023年8月29日于深圳南山举办的全固态激光雷达面阵SPAD芯片发布会上,阜时科技与近300位产业合作伙伴共同探讨了这一重要行业创新。发布会主题“逐光而行·全芯赋能”明确指出了激光雷达未来发展方向。阜时科技创始人兼董事长莫良华分析了激光雷达行业的两大发展趋势:产品换代和降本增效。他指出,高成本是激光雷达难以普及的主要障碍,特别是在中端车型市场。阜时科技最近推出的全固态激光雷达SPAD(单光子雪崩二极管)芯片,在减少成本和提升性能方面显示出显著的潜力。

SPAD技术:重塑激光雷达行业

激光雷达主要构成部分,来源:与非研究院

SPAD(单光子雪崩二极管)是激光雷达接收模块的重要组成部分,SPAD技术在激光雷达行业呈现出革命性影响,主要体现在两方面:一是显著提升雷达等效线数,二是简化点云处理。

与业内主流的APD(雪崩光电二极管)和SiPM(硅光电倍增管)相比,SPAD在相机行业已能做到100万像素,并可实现快速、精准的距离测量。这样的优势使其在激光雷达领域具有明显的竞争力。比如,索尼的SPAD传感器IMX459,利用其高像素优势,可实现更精准的深度信息感知。除了索尼,ibeoNEXT激光雷达也已采用SPAD并即将量产。值得注意的是,ibeoNEXT的像素点数量仅有10240个,远低于索尼IMX459的11万,这使得后者在成像清晰度上具有明显优势。另一方面,像佳能这样的相机厂商也在布局SPAD,已经做出了100万像素的CMOS产品。

在国内,阜时科技近期推出的全新面阵SPAD激光雷达接收芯片FL6031在多项性能参数上对标国际同行。在技术规格方面,FL6031有着出色的性能表现。与同类产品IMX459相比,它的有效像素达到了50k以上,远超市场上多数相似产品。这意味着在自动驾驶应用中,FL6031能提供更高的精度和探测范围,从而增强车辆的感知能力。

FL6031展示点云

SPAD技术还解决了点云处理的一大痛点。在激光雷达系统中,点云处理需要大量的计算资源,特别是随着雷达线数和频率的提高。SPAD的出现可以直接输出光子计数和飞行时间,大大减轻了这一处理压力,使实时计算变得更加容易。

激光雷达不同技术路线(扫描方式),来源:与非研究院

全固态激光雷达因其成本低、体积小、可靠性高,被视为未来的主流。目前,业界普遍看好OPA+FMCW作为终极解决方案,因为它能够兼顾易于生产和高性能。

激光雷达不同技术路线(测距方式),来源:与非研究院

高集成,如何解决激光雷达成本挑战?

尽管激光雷达在自动驾驶技术中有其独特的优势,它在探测距离、细节分辨率以及在恶劣天气和夜间的性能方面都表现出色。但高成本一直是制约其进一步应用的主要因素。这不仅限制了其在高端或旗舰车型之外的应用,而且影响了生产规模,从而形成了一个恶性循环:高成本导致需求有限,有限的需求进一步限制了规模化生产,导致成本难以降低。

激光雷达BOM(物料清单)成本分解,来源:与非研究院

阜时科技的创始人莫良华认为,可以通过高度集成化降低成本。这一突破性进展主要得益于阜时其先进的Stacked-BSI工艺和高速数模混合电路,成功将激光雷达的光源和接收部分集成到一个单一的小型芯片上。除了硬件集成,数字电路和算法优化也为降低成本和提升性能做出了贡献。集成化的进一步优势在于降低了成本和体积,为未来车用和其他应用领域提供了强有力的支持。通过这一技术路径,激光雷达的成本有望大幅下降,十万级别的汽车有可能大规模普及,从而实现从量产到盈利的商业正循环。

除了成本之外,近年来激光雷达在自动驾驶领域的地位遭受摄像头方案和4D毫米波雷达的挑战,特别是特斯拉这样的领先企业选择放弃激光雷达,引发了行业内对激光雷达的质疑。对投资者来说,这是一个重新审视和评估激光雷达产业的关键时刻。他们不仅应该关注那些在技术创新和商业模式上表现优秀的公司,还需要深入研究激光雷达与其他传感技术之间的关系。这包括了它们如何在未来的交通生态系统中共同作用,以及各自在特定应用场景下的优缺点。

激光雷达的未来趋势

笔者认为,特斯拉更多可能是因为激光雷达成本过高而转向了更便宜的毫米波雷达和视觉方案。但如果激光雷达能在成本上与毫米波雷达达到相当水平,特斯拉和其他厂商很可能会重新考虑其应用。如果全固态激光雷达能够在减少成本的同时保持或提升性能,那么它无疑会成为一个有吸引力的投资对象。如果激光雷达能在减少交通事故和提供更加便捷的驾驶体验方面表现出明显的优势,那么它就更有可能被广泛接受和应用。

车企也面临压力,他们既要降低成本,也要确保产品能够满足消费者的期望。全固态激光雷达可能在成本方面有优势,但其在复杂城市环境中的性能和安全性如何,还需要进一步的测试和证明。大量的用户体验,特别是在减少碰撞事故和在复杂场景下的安全驾驶方面,将是推动其广泛应用的关键。激光雷达不仅局限于基础的探测和测距,未来还将融合更多智能应用,成为一个多功能、高智能的综合系统。这种进步将显著提升自动驾驶和AI应用的安全和可靠性。

最后,尽管激光雷达面临成本、技术成熟度和与其他传感技术的竞争等挑战,但由于其在自动驾驶和未来交通生态中的不可替代性,长期看,对其的投资仍然具有战略意义。解决这些问题需要科技提供商、车企和用户的共同努力。随着技术的不断创新和成本的下降,激光雷达有望实现更广泛的市场渗透,从而推动相关高科技行业的快速发展。

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