自动泊车|为量产车设计车载激光雷达，「飞芯电子」用类摄像头的方式重新解构自动驾驶关键模组华为|社区|张学武|公司|零食界

随着全球自动驾驶技术的升级，激光雷达逐渐成为各界关注的焦点。此前的自动驾驶技术，就L2级别而言，交通拥堵辅助、自适应巡航以及高速公路辅助等常见系统一般均采用视觉摄像头+毫米波雷达的形式，更注重人工智能算法，其中车企尤以特斯拉为代表。而进入L3级别自动驾驶阶段，行业内大部分专家则认为激光雷达的使用已成为必然趋势。
据中金预测，未来五年内中国激光雷达市场规模将从50亿元快速攀升至近400亿元。到2025年，全球激光雷达市场规模有望从目前的150亿美元左右上升至千亿级别。激光雷达之所以能在2021年获得全面爆发的机会，从根本上来讲，是因为车载激光雷达比摄像头、毫米波雷达等在测距精度、抗干扰等方面有更好的表现。值得一提的是，当前车载激光雷达逐步从导入期进入成长期，不确定性开始增大，未来技术路线的选择、量产客户的开拓、融资能力等都将左右激光雷达的竞争格局。
目前激光雷达有三大主流技术路线：
【自动泊车|为量产车设计车载激光雷达，「飞芯电子」用类摄像头的方式重新解构自动驾驶关键模组】1）扫描式雷达：目前被批量使用的主流方案，主要用于商业车队测试场景。然而其成本高、结构复杂，可靠性难以达到车规要求；另外，体积大不美观，私家车难以接受；
2）MEMS固态激光雷达：相比于扫描式激光雷达，具有可靠性和可制造性的优势，易在乘用车中被量产；
3）闪光式雷达（Flash Lidar）：对能量要求比较高，在技术上有很多的挑战，但其高分辨率和无时延则成为天然优势。
日前36氪接触到一家从事激光雷达及核心芯片研发设计的企业——飞芯电子。据悉，这家公司从需求端出发，重新解构了激光雷达的设计思路，用近一年的时间从多个维度反复论证，建立起类摄像头激光雷达的完备模型。历经近五年的研发，核心芯片的设计已初见端倪，近距离、远距离车载激光雷达芯片有望在年内完成封测，在2023年实现量产。届时将大幅降低车载激光雷达的装车成本，挑战目前毫米波雷达所覆盖的价格区间。
就激光雷达的技术路线、激光雷达和自动驾驶的关系、飞芯电子的研发思路、未来的产业化路径等诸多问题，36氪和飞芯电子的创始人CEO雷述宇博士进行了一次深入的交流。
1 激光雷达的技术路线
从全球范围来看研究激光雷达产品并提供解决方案的机构主要分为三类：
第一类是做遥感测绘的，提供光机电一体集成的解决方案，将原来从天空对地面探测的方案移植到车端，这类方案不在乎成本、可靠性、抗干扰性，难以推广到量产车型。
第二类是做成像芯片的，以SONY、ST等为代表，这类激光雷达中的ToF传感器基于CIS，CCD，SPAD阵列，iPhone12借此完成成像传感器从2D到3D的成功过渡。但是这类公司通常采用的探测机理比较简单，和摄像头进行信号采集的方法基本类似，因此决定了其性能比较弱，比如没有入射光信号区分的能力，也没有提升信噪比的方式，很难实现从消费类应用向车载应用转化。这类公司的产品导致了大家普遍认为Flash方式的激光雷达性能差，测距近，没有抗杂光能力。
第三类来自激光雷达的三个兄弟领域，无线通信、毫米波雷达、激光通信。因为所研究的问题是相通的，都要增加探测机理（或者通信机理）的信息熵、要区分各个信号之间的差异、要增加抗同类设备之间的干扰能力等。这类方案最大的问题是由于过往都是点对点传输，因此接收端的读出电路普遍复杂，动辄就需要用到高速ADC，DSP，FFT之类的模块。而Flash阵列的方式需要每一个像素独立接收，几十万路同时工作，因此需要读出电路设计简化，至少在每一个像素内可以独立实现。