芯耀
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背景介绍：FMCW激光雷达(FMCW（Frequency Modulated Continuous Wave，调频连续波）)与主流TOF方案原理迥异：其基于调制解调与多普勒技术，可同时测距测速，且调制式工作机制赋予其天然的抗环境干扰优势。
商业层面：该技术严重依赖硅光工艺，窄线宽激光源、片上光路由网络等核心器件需复杂的异质集成，导致良率低、成本高——这是规模化落地的关键瓶颈。
技术层面：硅光集成门槛高，相干探测系统要求严苛，加之GHz级信号处理、非线性调频补偿、多目标解模糊等难题，进一步加剧系统复杂度与功耗，工程化难度远超TOF方案。
文献信息
标题：A large-scale coherent 4D imaging sensor
发表单位：瑞士Pointcloud公司
作者：Francesca Fabiana Settembrini, Arif Can Gungor, Andres Forrer, Steven A. Fortune, Alessandro Dell’Aquila, Preethi Padmanabhan, Ion E. Opris, Moise Sotto, Nikola Dordevic, Yevgeny Perelman, Thomas Christen, Mi Wang, Remus Nicolaescu
发表时间：2026-3-11
Doi：https://doi.org/10.1038/s41586-026-10183-6
0.摘要
首先，我们来看原作者的摘要。摘要是每篇文章的精髓，通常概括了文章的主要内容、核心创新点及关键结果。
原文摘要
以上摘要主要提到以下点： 1.FMCW的潜力：基于调频连续波（FMCW）的焦平面阵列（FPA）激光雷达，不仅能满足机器交互等智能应用对测距性能的要求，还可直接测量速度，实现4D成像（X,Y,Z空间信息+速度信息）。
2.本文突破： 研制出全面芯片级光电单片集成的大规模、相干LiDAR FPA，核心为352×176像素（QVGA分辨率）的2D FMCW LiDAR FPA，包含超过60万个光子器件及其相关电子器件，相比先前工作，像素数量提升5倍。
3.核心技术点：单站式（monostatic）像素设计：发射与接收光路在同一像素内，集成相干探测器和电子电路。热光开关网络：实现片上光路由。集成串行数字接口：同步控制光开关与读出过程。
1.主要内容
Demo样机
不得不说实验室Demo样机还是挺前期的，可以看到没有做太多系统集成度优化层面的工作，以至于从形态上看出不FWCM小型化、集成化这个优势。不过我相信行内的人看到原图中的图1还是会为其多级光路由和高集成化的收发一体式设计而感到震撼。
芯片架构
该图式本工作的核心原理展示，单块硅光子芯片上单片集成352×176像素的调频连续波（FMCW）激光雷达焦平面阵列。 通过多级可扩展式路由实现FPA式的近QVGA规模的像素阵列。
可以看到光波导是硅材料，这是个典型的硅光芯片工艺平台。光通过热光开关阵列构成的开关路由树到达特定行和列后通过天线式光栅耦合器向自由空间中发射光束。回来的信号光也经过同一对光栅耦合器接收。探测单元是一个平衡探测器。可以看到平衡探测器基于Ge锗探测器（在硅平台上集成），对应本文1310nm的工作波长。
工艺平台：使用GlobalFoundries的45SPCLO 300 mm硅光电子平台，45-nm SOI RF CMOS 。
1.1 主要结果展示
实现352×176像素FMCW LiDAR FPA，集成超60万个光子元件，像素数量较此前提升5倍。（对应原文图1b-c）
采用单站式像素架构，结合面内热光开关实现光束扫描，支持4-65米目标成像，角分辨率0.06°。(对应原文图3)
样例点云。A，使用f=35 mm焦距镜头的整个成像阵列通过一次采集获得的办公室场景(6-11米)的点云。B，相距20-65米的两个建筑物的点云，通过使用f=50 mm焦距透镜相干地平均四次采集而获得。速度--圆盘绕其垂直轴旋转的注释点云，使用f=35 mm焦距镜头的单次采集获得。D-F，A-C中场景的照片。红色矩形表示感兴趣的区域。
远距离探测验证：在 65 米 距离、约 30% 反射率目标上获得清晰点云（建筑立面细节可辨），角分辨率 0.06°，测距精度 3.9 mm（5% 反射率），速度精度 3.0 mm/s。
这里有个芯片设计上的问题，像素分区之间的间隔设计导致了网格状盲区，影响点云效果。
单像素集成时间兼容3-15 fps帧率，能量效率达46 nJ/点，平均目标光功率178 μW/像素。
图4a，通过集成监视器光电二极管测量到达每个像素的光功率水平的分布
这里值得注意的一个点是，目前这个系统的片上光损耗还是挺严重的，这主要是由于其收发共路（共享像素的单站式结构设计），对应的原文也有说明，其译文如下：
“通过每行末端的监控光电二极管测量到达每个像素的光功率，并根据无源分光器的实测分光比进行调整。最终分布如图4a所示，平均光功率 PSP = 426.7 μW。考虑到光栅耦合器的发射效率及其他系统损耗，这对应平均输出功率 PTX = 178 μW和平均本振光功率 PLO = 10.1 μW。”
需要注意的另一个点是，该文提出的FWCM系统其像素扫描可以实现15fps，但是本文是实验室Demo样机，读出电路通道数受限（8通道并行而不是128通道），因此实际测试样机只达成了1fps
实现距离测量精度3.9 mm（5%反射率目标）和速度测量精度3.0 mm/s，抗干扰能力强。
图4f-g，距离(F)和速度(G)测量误差的分布
这里值得一提的是，文中只给出了精度的值，而不是精准度。另外精准度测试具体方法也没详细介绍。
角反射物体下的低空间串扰
图4d， 通过对7.2米处静止的校准目标的三帧进行相干平均而获得的点云，以及具有已知朗伯反射率和一个后向反射器的三个校准目标的照片(
不过这种分区扫描式的本来串扰就会比较低，这个优势主要还是分区扫描带来的。不是FMCW的特性优势。
SNR还有待提高
土4C，信噪比损耗是散粒噪声与放大器噪声比的函数。在κ=0.62时工作，在散粒噪声受限系统下的信噪比损失为−5.6dB
当前系统的平均散粒噪声与放大器噪声之比 κ=0.62，导致信噪比较理想散粒噪声受限系统损失约 5.6 dB（图4c）。主要原因是本振光功率（平均10.1 μW）和/或TIA增益不足，无法使散粒噪声主导放大器热噪声。
不同FOV的点云展示
SI Fig 3. 使用不同镜头获得的同一办公室场景的点云。A-c、25 mm(A)、35 mm(B)和50 mm(C)焦距。每个点云都是三次连续平均采集的结果。D，将所用镜头的视场分辨率和最小角度分辨率与理论值进行比较的表格。
看起来作者没有特意定制光学镜头，也没做过多的点云算法优化，这张图能看出来在畸变处理和透视处理上效果都比较一般。
1.2 涉及主要知识点/技术点
1） FMCW测距技术
来源：https://www.mathworks.com/help/radar/ug/automotive-adaptive-cruise-control-using-fmcw-technology.html
发射信号与回波信号混频后，在上升沿和下降沿分别产生拍频：通过双边拍频可同时求解距离和速度：
其中距离分辨率由扫频带宽决定，速度分辨率由相干积分时间决定。
FMCW技术的主要优势在于:1.可直接获得径向速度；2.基于相干检测技术，调制解调方式实现抗环境光设计；3.低功耗：得益于抗环境光的调制解调工作方式；4. 对应的硅光OPA方案可实现全固态集成。5.基于线性响应，高DR，抑制过曝和膨胀。
2） FWCM信号产生
上图是该文章的系统架构示意图。
FMCW光信号产生：将发射波长为1310 nm的半导体激光器馈入硅光子同相/正交(IQ)马赫-曾德尔调制器(MZM)。通过向IQ调制器施加外部线性射频(Rf)啁啾来线性调制光信号的频率，从而将连续波激光转换为线性调频连续波（FMCW），即频率随时间线性变化的激光信号。
IQ正交分量的方式实现的是单边带调制。好处是可以抑制拍频模糊，确保每个扫频方向产生单一拍频。单边带SSB技术是目前主流技术。
3）光路由实现
成像芯片上的光路选择流程示意图
这张图示意了光路由的过程。
1）第一级路由：开关网络的第一级位于像素阵列外部，包含五层 1:2 热光开关，构成一个 1:32 的开关结构，用于将光引导至选定的相干像素块。
2）第二级路由：在每个像素块内部，开关树的第二级将光进一步重定向到 16 个像素行中的一行。
经过第一级和第二级路由，每个光纤输入均可通过两级开关层级结构，被引导至 32 × 16 个可能的位置。共计512个位置中实际连接FPA像素块的有484个。这种模块化的像素/开关块设计增强了可扩展性。
3）每个FPA像素块中有1：16像素开关，每次打开1个像素行。每行包含一个无源1：8分光器，该分光器将频率调制的光均匀分配到各个像素，允许8像素中的所有光栅并行发送和接收。
最终像素数为：484*16*8=6.1952W
经过以上1）-3）所述的路由就可实现~6W像素阵列的控制（接近QVGA(四分之一视频图形阵列)分辨率）。
这里要说明的是作者在摘要说的"At the core is a 352 × 176-pixel 2D FMCW LiDAR FPA comprising more than 0.6 million photonic components",60万不是像素规模而是光子器件数量。
值得一提的是，该工作是通过热光开关路由方式实现的焦平面式FPA（Focal Plane Array ），其他技术还包括OPA相控阵，MEMS扫描，机械扫描等。其中，OPA技术类似目前射频基站天线的相位扫描方式，一直被认为是最具潜力的全固态芯片级FWCM方案。相关方案的技术对比如下。
各类技术对比
具备商业潜力的FMCW固态激光雷达主要技术路线有以下三种：光学相控阵（OPA）、焦平面阵列（FPA）和机械扫描。其中基于MEMS或者振镜的机械扫描方案虽然技术成熟度高，但是完全没有发挥出FMCW的固态化和集成化潜力，是目前技术发展过程中的过渡方案，随着FMCW技术和硅光工艺的成熟将被全固态方案逐渐取代。
OPA通过调控阵列天线单元的相位差实现波束电扫描，具备高分辨率和灵活指向能力，但旁瓣干扰严重且相位校准复杂度高。 FPA焦平面阵列采用光学开关选通不同像素发光，经透镜准直实现扫描，结构简单可靠且易集成，但分光损耗大导致探测距离受限，且角度分辨率和FOV相互制衡，受像素分辨率制约。
各技术大类对比，该图涉及AI生成
4） 单站式设计
这篇文章的单站式（Monostatic）设计是其核心创新之一，指发射光路与接收光路共用同一组光学孔径（光栅耦合器），通过片上集成实现收发一体化。
由于硅光平台缺乏紧凑的集成环形器（circulator），本文采用两个光栅耦合器配合50/50定向耦合器.从开关树传来的调频光，经过一个 50/50 定向耦合器 后，等分到两个光栅耦合器，两个光栅耦合器并行向外发射。
从目标返回的散射光同样被这两个光栅耦合器接收，再经定向耦合器合并，本振光（LO）经50/50耦合器引入，与回波光在耦合器内混频，在平衡光电探测器上产生拍频信号。这种双光栅设计可以最大化发射功率和接收效率。
图2c，沉积在片上以提高光耦合效率的凹面微透镜阵列的单个元件的示意图。
这种单站式设计，除了实现片上高集成度收发一体化外，其本身可防止像素之间的光学交叉耦合。该方案仅需一个成像透镜，且与双站式结构不同，无需对接收和发射光路进行对准。
这个设计的问题在于由于缺乏紧凑的集成环行器，每个像素采用一个定向耦合器和两个光栅耦合器来最大化TX和RX光路复用，虽然通过直接在芯片上沉积定制设计的凹面微透镜进一步提高了收集效率，但是依然会导致较大的光损耗（5050耦合器的3dB损耗限制）。
5)平衡探测器
这里是基于PIN的锗探测器，PIN探测器的好处在于其响应具备更好的线性度，不容易发生SPAD探测器的强光过曝，从而导致高反膨胀等问题。锗探测器带隙0.67 eV，正好对1310nm的光有比较好的吸收。并且相比InGaAs，Ge可以在硅上通过外延生长（Epitaxy）直接集成。
Ge吸收谱，来源：https://www.researchgate.net/figure/Ge-absorption-coefficient-versus-wavelength_fig1_253204323
平衡探测器的设计可以实现共模噪声抑制（抑制直流和强度噪声）和差模信号增强。
50/50定向耦合器的两个输出臂分别接入两个探测器，一路携带信号+本振+噪声，另一路携带本振+噪声（相位差180°），差分输出抵消共模分量，增强差模信号。
平衡探测器原理，来源：https://glgyzn.com/wiki/what-balanced-photoreceiver
1.3 性能指标
根据文献信息可以汇总得到的性能指标如下表：
性能汇总表格
原文的SI中也有其与前序工作的性能对比，可以看到在像素分辨率上确实遥遥领先了。功耗上也能看到明显优势，不过小编觉得目前这个功耗比较还不够严谨，没有拉通全链路来做对比。
SI：性能对比
这里性能对比其实可以拉通和当前商业产品对比一下~
1.4 亮点总结
1.最大规模的FMCW焦平面阵列： 实现了 352 × 176 像素（超过 60 万个光子器件）的二维 FMCW LiDAR FPA，像素数较先前工作（如 128×128）提升 5 倍，达到接近 QVGA 分辨率，满足多数应用需求。
2.近全单片光电集成： 在 GlobalFoundries 45 nm SOI CMOS 平台上，将光子器件（光栅耦合器、探测器、开关等）与 电子电路（TIA、开关驱动、数字控制接口等）完全单片集成，无需外部电子芯片或混合封装。此前工作多为分立或仅部分集成。
3.单站式（monostatic）像素架构： 每个像素内的同一组光栅耦合器同时承担发射和接收功能，结合片上平衡探测和 TIA。该设计实现收发链路的高度集成，此外消除了相邻像素间的光学串扰，并避免了双站式架构中收发光路对准的难题。
4. 片上多级光路由设计：基于片上两级热光开关网络 + 自动校准。第一级 1:32 开关树（片外像素区）和第二级 1:16 开关树（像素块内），实现 固态光束扫描。集成监控光电二极管和 自动校准算法（通过 RFSoC 控制），补偿开关相位偏移，保证全阵列光功率均匀性。
5. 低功耗 / 低光功率下的高性能每点能量低至 46 nJ（平均发射光功率仅 178 μW/像素），远低于此前许多方案（如 212 nJ、320 nJ、1605 nJ）。满足人眼安全 要求，且无需复杂散热。
6. 类似 CMOS 相机的光学灵活性 这也得益于自对准的单站式设计。实现了芯片和光学模组的解耦，最大化提高其场景适配性。 视场角、角分辨率、探测距离由外部镜头直接决定，用户可根据应用需求更换不同焦距的镜头（论文展示了 25 mm、35 mm、50 mm 镜头下的点云）。
1.5 主要问题
1. 多普勒技术本身的局限性： 只能测量径向速度，不能测量横向速度。
2. 全链路上光利用率低： 整个TX链路上的光损耗还是过高，能量利用率偏低。
3. 缺乏系统优化： 缺乏系统集成层面的设计和优化，功耗和帧率缺乏端到端的链路评估。
4. 像素分布有待优化： 网格状盲区，影响点云质量的整体直观感受。
5. 量程还需提升： 实际应用，尤其是车载需要更大的测距量程（>200m），TX发光功率还需提高。需要优化硅波导中的非线性效应对发射光功率的限制等问题。
6. 实测帧率较低： 读出通道数量不足，导致实测帧率远低于理论值。硅光TRX芯片设计支持128路并行读出，理论帧率可达15-20 fps。但实验仅使用了8路采集通道（受限于RFSoC开发板），因此实际帧率只有 1 fps。因此面向产品还需要定制开发专用ASIC。
7. 激光源未集成，依赖外部器件： 虽然芯片实现了光子与CMOS电子单片集成，但激光器（DFB激光器）仍是外置的，通过光纤耦合到芯片。这与FMCW LiDAR最终的单芯片化目标仍有距离
1.6 PointCloud公司
Pointcloud是一家总部位于瑞士苏黎世的深度技术初创公司，成立于2017年，专注于利用硅光子技术开发相干4D成像解决方案。
更多信息，大家可以从公司官网看看。
PointCloud公司官网
https://point.cloud/
