[首發于智駕最前沿微信公眾號]在自動駕駛領域，當談論激光雷達時，線束多少一直是其關鍵指標，從最初的16線、64線到后來的128線，線數越高，意味著掃描出的點云越密集，看得也越清楚。就在最近，速騰（參數丨圖片）聚創將激光雷達線束卷到了2160線，并讓激光雷達實現了圖像級能力，看到其表現，真的感覺激光雷達視覺時代或將到來，那想實現激光雷達這么高線束的正常工作，需要依托什么技術？

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激光雷達是如何從數線進化到數像素的？

模擬架構激光雷達內部布滿了離散的激光發射器和接收器。如果想要更高的線數，最直接的辦法就是增加這些元器件的數量。但這種物理堆料的方式不僅體積難以縮小，成本也高得驚人，更難以滿足車載環境對穩定性的苛刻要求。

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數字化激光雷達的出現放棄了笨重的分立器件，轉而采用SPAD-SoC的芯片化方案。SPAD（單光子雪崩二極管）就像是一個對光極其敏銳的開關，哪怕只有一個光子飛回來，它也能瞬間捕捉并轉化為電信號。而SoC化則是將成千上萬個這樣的感光開關以及復雜的處理電路集成到一顆硅芯片上。這就好比從依賴顯像管的舊電視跨越到了高集成度的液晶顯示器，線數不再取決于物理堆疊，而是取決于芯片上集成的感光單元數量。這種技術讓激光雷達的性能提升不再依賴于增加零件，而是遵循半導體行業的摩爾定律。

當感光單元的集成度大幅提升時，激光雷達的產出物就不再是稀疏的幾根線，而是像高清攝像頭一樣，輸出的是擁有數百萬像素的稠密點云。如速騰聚創推出的鳳凰芯片，單片就能原生支持2160線，其點云的細膩程度已經超過了400萬像素的攝像頭。這種從線到像素的轉變，標志著激光雷達正式進入了圖像化感知的時代。

告別零件堆砌，全固態芯片如何打破性能天花板？

要實現萬線級別的超高分辨率，光有感光單元是不夠的，還需要極高的探測效率和制造工藝支撐。目前的領先架構采用了28nm先進制程和3D堆疊工藝。這種工藝就像是在芯片內部蓋起了高樓，底層是處理電路，頂層是超敏感光層，兩者高度集成。

這種結構將會讓光子探測效率實現飛躍。在極遠距離下，激光反射回來的信號非常微弱，可能只有幾個光子，而超敏感光技術能將光子探測效率提升到45%左右，這意味著即便是在150米外的一個小紙盒，甚至是一個低反射率的黑色物體，雷達都能敏銳地捕捉到它的輪廓。

鳳凰芯片，圖片源自：速騰聚創

同時，全固態陣列芯片的出現徹底解決了傳統雷達近視眼的問題。如孔雀芯片通過640×480的高密度面陣，實現了180°的超廣視角。由于沒有機械掃描的延遲和死角，它能做到最近5厘米以內的探測，這讓車輛在補盲和識別路邊低矮障礙物時，擁有了前所未有的安全感。

海量點云數據下，激光雷達怎樣做到既快又準？

當激光雷達達到萬線級別，每一秒鐘產生的數據量是極其驚人的。如果芯片的計算能力跟不上，數據就會堵塞，自動駕駛系統也就無法做出及時的反應。為了解決這個問題，需要在芯片內部集成強大的異構計算陣列，讓其擁有數千個計算核心。

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這些核心分工明確，有的負責每秒數千億次的點云采樣，確保數據流動無阻塞；有的則負責感知增強，比如在皮秒級別進行測量，以保證毫米級的探測精度。這種強大的片上計算能力，讓激光雷達不僅是一個采集設備，更成了一個具備初步處理能力的智能終端。

除了速度，精度也是核心保障，在實際行駛中，車輛會遇到強烈的陽光，或者旁邊其他車輛激光雷達的信號干擾。如果處理不好，點云中就會出現大量的噪聲和虛假目標。為此可在硬件層面集成抗干擾引擎，通過復雜的算法解析和信號處理，可以將陽光噪聲和對射串擾的影響降低99.9%以上，確保在各種極端光照環境下都能輸出干凈、準確的三維圖像。

陽光和串擾不再是難題，三維感知的未來會怎樣？

隨著芯片化進程的加速，激光雷達的成本結構將被徹底顛覆。過去那種高性能等于高成本的怪圈正在被打破。因為自研芯片占比的提升，高線數激光雷達可以像手機芯片一樣，通過大規模量產來降低單體成本，這為激光雷達走進普通家用車，甚至普及到各類服務機器人身上鋪平了道路。

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未來的感知系統或將不再是攝像頭與雷達的簡單疊加，而是走向深度融合。如主動攝像頭能將激光雷達的主動探測特性與攝像頭的彩色信息結合。在這種模式下，傳感器不僅能看到物體是什么顏色，還能精準地知道它在三維空間里的位置和形狀，且不受光線變化的影響。

可以預見，在接下來的幾年里，激光雷達將變得越來越隱形，它們可能集成在車燈里、擋風玻璃后，甚至是各種AI終端的內部。當這種高清、三維、低成本的感知能力成為標配時，無論是自動駕駛的安全性，還是機器人的智能化程度，都將跨入一個全新的紀元。