万线激光雷达是依托什么技术实现的？

[首发于智驾最前沿微信公众号]在自动驾驶领域，当谈论激光雷达时，线束多少一直是其关键指标，从最初的16线、64线到后来的128线，线数越高，意味着扫描出的点云越密集，看得也越清楚。就在最近，速腾聚创将激光雷达线束卷到了2160线，并让激光雷达实现了图像级能力，看到其表现，真的感觉激光雷达视觉时代或将到来，那想实现激光雷达这么高线束的正常工作，需要依托什么技术？

激光雷达是如何从数线进化到数像素的？

模拟架构激光雷达内部布满了离散的激光发射器和接收器。如果想要更高的线数，最直接的办法就是增加这些元器件的数量。但这种物理堆料的方式不仅体积难以缩小，成本也高得惊人，更难以满足车载环境对稳定性的苛刻要求。

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数字化激光雷达的出现放弃了笨重的分立器件，转而采用SPAD-SoC的芯片化方案。SPAD（单光子雪崩二极管）就像是一个对光极其敏锐的开关，哪怕只有一个光子飞回来，它也能瞬间捕捉并转化为电信号。而SoC化则是将成千上万个这样的感光开关以及复杂的处理电路集成到一颗硅芯片上。这就好比从依赖显像管的旧电视跨越到了高集成度的液晶显示器，线数不再取决于物理堆叠，而是取决于芯片上集成的感光单元数量。这种技术让激光雷达的性能提升不再依赖于增加零件，而是遵循半导体行业的摩尔定律。

当感光单元的集成度大幅提升时，激光雷达的产出物就不再是稀疏的几根线，而是像高清摄像头一样，输出的是拥有数百万像素的稠密点云。如速腾聚创推出的凤凰芯片，单片就能原生支持2160线，其点云的细腻程度已经超过了400万像素的摄像头。这种从线到像素的转变，标志着激光雷达正式进入了图像化感知的时代。

告别零件堆砌，全固态芯片如何打破性能天花板？

要实现万线级别的超高分辨率，光有感光单元是不够的，还需要极高的探测效率和制造工艺支撑。目前的领先架构采用了28nm先进制程和3D堆叠工艺。这种工艺就像是在芯片内部盖起了高楼，底层是处理电路，顶层是超敏感光层，两者高度集成。

这种结构将会让光子探测效率实现飞跃。在极远距离下，激光反射回来的信号非常微弱，可能只有几个光子，而超敏感光技术能将光子探测效率提升到45%左右，这意味着即便是在150米外的一个小纸盒，甚至是一个低反射率的黑色物体，雷达都能敏锐地捕捉到它的轮廓。

凤凰芯片，图片源自：速腾聚创

同时，全固态阵列芯片的出现彻底解决了传统雷达近视眼的问题。如孔雀芯片通过640×480的高密度面阵，实现了180°的超广视角。由于没有机械扫描的延迟和死角，它能做到最近5厘米以内的探测，这让车辆在补盲和识别路边低矮障碍物时，拥有了前所未有的安全感。

海量点云数据下，激光雷达怎样做到既快又准？

当激光雷达达到万线级别，每一秒钟产生的数据量是极其惊人的。如果芯片的计算能力跟不上，数据就会堵塞，自动驾驶系统也就无法做出及时的反应。为了解决这个问题，需要在芯片内部集成强大的异构计算阵列，让其拥有数千个计算核心。

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这些核心分工明确，有的负责每秒数千亿次的点云采样，确保数据流动无阻塞；有的则负责感知增强，比如在皮秒级别进行测量，以保证毫米级的探测精度。这种强大的片上计算能力，让激光雷达不仅是一个采集设备，更成了一个具备初步处理能力的智能终端。

除了速度，精度也是核心保障，在实际行驶中，车辆会遇到强烈的阳光，或者旁边其他车辆激光雷达的信号干扰。如果处理不好，点云中就会出现大量的噪声和虚假目标。为此可在硬件层面集成抗干扰引擎，通过复杂的算法解析和信号处理，可以将阳光噪声和对射串扰的影响降低99.9%以上，确保在各种极端光照环境下都能输出干净、准确的三维图像。

阳光和串扰不再是难题，三维感知的未来会怎样？

随着芯片化进程的加速，激光雷达的成本结构将被彻底颠覆。过去那种高性能等于高成本的怪圈正在被打破。因为自研芯片占比的提升，高线数激光雷达可以像手机芯片一样，通过大规模量产来降低单体成本，这为激光雷达走进普通家用车，甚至普及到各类服务机器人身上铺平了道路。

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未来的感知系统或将不再是摄像头与雷达的简单叠加，而是走向深度融合。如主动摄像头能将激光雷达的主动探测特性与摄像头的彩色信息结合。在这种模式下，传感器不仅能看到物体是什么颜色，还能精准地知道它在三维空间里的位置和形状，且不受光线变化的影响。

可以预见，在接下来的几年里，激光雷达将变得越来越隐形，它们可能集成在车灯里、挡风玻璃后，甚至是各种AI终端的内部。当这种高清、三维、低成本的感知能力成为标配时，无论是自动驾驶的安全性，还是机器人的智能化程度，都将跨入一个全新的纪元。

审核编辑 黄宇