ToF 激光雷达的「命脉」：感算存一体、全数字化的 SPAD-SoC

作者| 苏清涛

今年以来，在一些车企的决策中，「去激光雷达」似乎已经开始从理论层面升级到实践层面。不过，在本质上，要不要用激光雷达，不单是个技术路线问题，更是个成本问题。一旦激光雷达的价格降到 200 美金以内，那些如今正讨论「去激光雷达」的主机厂，便可能会「另做考量」。

在电子行业，有一个普遍规律是：产品的芯片化程度越高、芯片的集成度越高，成本就越低。在 ToF 激光雷达中，产业界已默认芯片化的 VCSEL+SPAD 面阵是降本的大方向，并且，VCSEL 和 SPAD 的集成度越高，成本就越低。

探索如何通过芯片化来提高 VCSEL 和 SPAD 的集成度的，有两股力量：头部激光雷达厂商，激光雷达上游的供应商。

经过几年的发展，国内有很多家 VCSEL 芯片供应商已经进入成熟量产阶段，可以提供比较丰富的选择，而 SPAD 芯片这块技术主要掌握在索尼、滨松、安森美等国际供应商里 ，中国供应商鲜有涉及。

尤其是，供应商的产品中，用于车载激光雷达的大面阵 SPAD 芯片，只有索尼的 IMX459。

因为，大面阵与小面阵的关键区别在于应用场景、分辨率和探测距离。大面阵既要分辨率足够高，又要探测距离足够长，还要信噪比较低，这对数据采集和处理都提出了很高的要求。

大面阵在工程实现上的难度都要比小面阵大得多。好比你做个 8051 单机，别人做个大型服务器 CPU，两者都可以叫「中央处理器」，但在难度上来说，两者有质的区别。

SPAD 芯片从小面阵到大面阵，难度的升级，就好比盖楼：如果只打算盖 10 米高的楼，用木材就可以盖出来，农耕时代就是这么做的；但如果想盖一个 100 米或 200 米高的楼，它就一定需要钢筋混凝土、力学仿真、大型工程机械等等 ，它背后需要一系列现代化的工程能力。

由于大面阵 SPAD 芯片的研发难度较高，因此， 现阶段，在探测端采用 SPAD 技术的激光雷达厂商只好「退一步」，先在量产产品上采用了过渡形态的 SiPM— —SPAD 输出的是数字信号，而由一组 SPAD 及电阻电容元件串并联而成的 SiPM 输出的则是模拟电路，这就没有将 SPAD 的优势充分发挥出来。

不过，在两年前，主攻高度集成化、全芯片化、全数字化 SPAD-SoC 的识光芯科公司在苏州成立。在此之前的几年，识光创始人曾领导设计了全球首款用于车载激光雷达的大面阵 SPAD 芯片。

⽬前，识光芯科（下文简称为「识光」）团队已经完成了三款芯片的回片点亮，包括⼀款毫米级精度的单点 SPAD-SoC、⼀款 BSI SPAD 测试芯⽚和 ⼀款⾯阵测试芯⽚。

此外，还有两款大面阵 SPAD-SoC 已完成设计并交付流片。其中一款是百万级像元的大面阵 SPAD-SoC SP100，另一款则是旗舰版 车载大面阵 SPAD-SoC SQ100——将于 2024 年初回片。

为解开这款 SPAD-SoC 的神秘面纱，笔者于近日跟 识光团队 做了深入交流。

识光大面阵 SPAD-SoC 的几大亮点

1. 感算存一体，高度芯片化集成

感存算一体，即 SPAD-SoC 方案中，感知（高性能背照式 SPAD 阵列、高精度时钟采样矩阵）、计算（高并发 dToF 感知算法加速器）、存储（单光子测距引擎）几个单元都被集成到一个空间里面了。

感算存一体的芯片化集成，使得各模块间的数据传输不受分立芯片间的带宽和延迟限制。

车载高性能激光雷达 SPAD-SoC 每秒产生的原始数据达到 TB 每秒的量级，不可能靠片外处理，于是，片上算法的好坏就显得尤为重要。而 上图中的单光子测距引擎（ RSP ， Ranging Signal Processor） ， 就是识光将测距算法固化在硬件上了。把量最大、消耗运算资源最多的那部分数据处理，在 SoC 芯片内部实现，这让百万级像元的 SPAD 面阵具备了实现的可能性，同时有助于减小系统的整体功耗。

识光芯片上集成的测距算法解决了探测过程中同步、滤波、寻峰、降噪、补偿等问题，获得了毫米级的测距精度，实现了抗多机和环境光干扰。

识光：

单光子测距引擎如果做得足够好，就能把环境光噪声抑制下去，然后把原始信号剥离出来，这对提升探测器的探测效率是有帮助的。

第一张图右侧的激光雷达控制单元，取代的是当前激光雷达公司常用的作为主控芯片的 FPGA 或 MCU。当前，一些激光雷公司的计划是用一颗 ASIC 芯片来取代 FPGA 或 MCU，但识光的做法是将这个功能模块集成到 SPAD-SoC 中了。

值得一提的是，激光发射控制器，也被集成到激光雷达控制单元中了。这样不仅降低了 BOM 成本，也降低了光学装调和制造的难度，使得激光雷达的整机成本降至 200 美金甚至 100 美金有了可能。

目前，为数不多的几款 SPAD 面阵产品，均未达到如此高的集成度。

2. 全数字化

SPAD（单光子雪崩二极管）是一个光电转换器件，在激光雷达应用中，用来检测激光回波信号。不同于传统的光电转换器件，SPAD 器件在理论上拥有无穷大的增益，可以灵敏地检测到单个光子的存在。

无论是此前的主流探测器 APD 还是当前的主流探测器 SiPM，输出的信号都是 模拟信号 ；而 SPAD 阵列输出的则是 数字信号 。

模拟信号的信息采集往往需要复杂的多颗独立芯片精密配合，成本高、体积大，同时，其对信号的分辨能力弱、解析力差，对能量的使用效率又很低，最终导致功耗高。

比如，APD 器件，由于增益有限，需要非常高的激光发射功率，而且它需要几十甚至上百伏特的偏置高压，因此，这个技术路线很难被小型化集成。

再比如，SiPM 器件，虽然也使用了 SPAD 做为感光像元，灵敏度有所提升，但由于为了「向下兼容」输出模拟信号，简易的电阻电容串并联引入了大量噪声和失真，对像元的使用效率也很低，所以，为了实现较高的性能，还需要把激光器发射功率做得很高、把光学系统的尺寸做得很大。

另外，模拟信号天生易受到各种干扰，再加上现代电子系统中普遍采用数字信号处理技术，模拟信号就必须经过模数转换（ADC）为数字信号后才能进行处理，整个过程会导致数据失真，其最后输出的数据精度无法与数字信号相比。

而在识光的高集成度 SPAD-SoC 方案中，从光子进到激光雷达里边被转化为电信号，再到后面的数据处理，再到点云的呈现，整个过程全部都是 数字化 的。

在这个数字化的架构中，SPAD 采集到的信息通过单光子计数的方式被精确地累加并记录起来，不会发生 SiPM 系统中的数模模数二次转换带来的损耗与失真。

数字化的像素靶面还可以更精准地匹配光斑，带来更小的暗计数噪声。再加上时域或者空间的巧合检测，使得系统信噪比大幅提高，所需的发射光功率和光学组件尺寸大幅下降，也可以轻松达到几十皮秒的精度的数字时间采样（SiPM 数据采样的时间分辨率往往只能做到纳秒级别）。

全数字化架构 是公认的下一代激光雷达架构。

数字化的优势也早已在电子行业中得到普遍验证，例如大哥大到数字移动电话、磁带随身听到后来的 MP3， 一旦完成了模拟到数字的转换，电子产品就可以进行芯片化集成，性能更高、体积更小，整个行业的门槛也会随即降低，产品得到广泛应用。

过于「数字化」这个主题，在后面的对话部分，我们会做更详细的讨论。

3. 支持 2D 寻址

以在一个维度还是两个维度扫描为依据，可将全固态激光雷达分为 1D 寻址与 2D 寻址。所谓 1D 寻址，即只在 X 轴这个方向上扫描；所谓 2D 寻址，即可在 X 轴和 Y 轴两个方向上扫描。

相⽐于 1D 寻址， 2D 寻址扫描分区可以更⼩，同⼀分区内不同像素通道间的串扰影响更低，行业里公认 2D 寻址是解决「 高反污染 」问题的「最佳方案」。

注：有多家激光雷达整机厂商反映，在使用 SPAD 技术时，如果扫描的近距离目标周围存在高反射率的物体（例如镜面、路标、金属等，简称「高反物体」），会引起串扰及膨胀的问题。对这些「高反物体」干扰激光雷达正常功能能力的问题，我们统称为「高反污染」。

此外，在分区数量相同时，VCSEL 激光器打线的 pad 更宽，更容易布线，而且同一分区激光器发光的一致性更好，对驱动的设计也更友好（有助于电流的导通与关断）。

但⽬前尚未⻅2D 寻址的 SPAD 芯片。

1D 寻址的 SPAD 方案理论上也可以通过将 1D 分区的窄长条切分为过于细碎的窄短条来实现「类 2D」寻址，但这种方式下系统的帧率和探测距离会急剧下降。这跟 2D 寻址「能够在解决串扰问题的同时保持高帧率和远探测距离」的优势不符。

（2D 寻址这个内容比较复杂，一两句说不清楚，在文章末尾的「附」部分，会有 3000 多字的内容专门谈这个话题。)

4.不止 成像

识光方面称：

基于 SPAD 的无穷大增益和单光子检测能力，这款 SPAD-SoC 具备高速和暗光成像等特点，因而可对道路上快速移动、突然出现的物体进行实时探测，同时确保夜晚行驶的安全性。

（这里说的「高速成像」，指成像的帧率可达到每秒几万帧。——作者注）

从下图中我们可以看到，在风扇静止的状态下，摄像头和使用了面阵芯片的激光雷达都可以地看到扇叶的位置。

在风扇高速旋转的情况下，摄像头无法看清楚扇叶的形态和位置，但是基于 SPAD 单光子检测的特性，面阵芯片仍然能够清晰地看到高速运行下的扇叶。

识光的 SPAD-SoC 还能够同时输出 2D 和 3D 数据。它无需搭配摄像头、无需对数据做后处理即可实时输出固定分辨率的深度图像、信号图像和环境图像。

这款 SPAD-SoC 的操刀者，是怎样的一群人？

识光在 成⽴4 个⽉后 即完成第⼀颗芯⽚单点 SPAD-SoC SK100 的交付，并且实现 一次流片成功、⼀次点亮 。

第一款 BSI SPAD 测试芯⽚，仅 6 个⽉ 便完成设计⾄点亮，也是 ⼀次流⽚成功、⼀次点亮 。

同一时期还完成了百万级像元的大面阵 SPAD-SoC SP100 的设计

通常，一款芯片从设计到完成流片，至少需 12 个月 左右，识光能在如此短的时间里就完成多款新品的设计，这得益于识光核心团队在公司成立之前就积累的相关经验。

识光创始人，是全球范围内最早把 VCSEL+SPAD 路线商业化落地的团队的负责人，回国创业前，曾在海外完成了多颗车载大面阵 SPAD 芯片的设计流片和量产。识光各子系统负责人拥有甲骨文、英伟达、苹果等公司的超大型芯片项目实战经验，SPAD 器件负责人来自全球顶尖实验室。

芯⽚架构和数字电路负责⼈是超算 CPU 系统级芯⽚设计师，所设计的⾼精度时钟采样电路分辨率可达几十⽪秒级，且能够对数万个 SPAD 同时进⾏采样和数据处理， 这是取得强大并行采样能力和高点频的基础。同时拥有完整的车规级 SPAD 芯片设计能力。

以激光雷达系统视角定义 SPAD

相比其他 SPAD 芯⽚公司，识光团队有一个独有的优势就是： 对下游需求的理解程度更深 。

虽然定位是激光雷达上游的供应商，识光核心团队不少成员自己就有激光雷达整机系统的设计能⼒，因而，可以从更⾼的视⻆来俯览激光雷达整机设计，从最终系统需求出发，结合光学、VCSEL 等配套核⼼器件的特性，定义 SPAD 接收芯⽚架构，进⽽做到系统层⾯的性能、效率、成本最优。

这种从系统视⻆定义核⼼芯⽚的做法，与苹果⾃研 iPhone/Macbook CPU 的思路⼀致。

以下为九章与识光团队的对话实录

全场景覆盖

九章 ：做成面阵，探测距离能满足车企对主激光雷达（前视）的需求吗？如果 VCSEL 的探测距离跟不上，客户买了你们的 SPAD 面阵，也很难用好啊，那你们岂不是被 VCSEL 厂商拖累了？

识光 ：首先，得纠正一下：「大面阵 SPAD 的探测距离上不去」这个说法并不成立。市面上已经有 SPAD 激光雷达的探测距离可以达到 200 米@10%了。

其次，我们倒不会担心所谓「被 VCSEL 的进展拖累」。从我 2016 年开始做 VCSEL+SPAD 技术路线到今天，VCSEL 器件发展迅速，其单位光功率密度已经翻了几番，目前已经可以覆盖包含补盲和转镜等大多数应用场景，相信很短的未来就可以实现全场景覆盖。

做激光雷达行业的「高通」

九章 ：你们的客户全都是激光雷达公司吧？

识光 ：激光雷达公司确实是我们比较大的一个客户群，但我们同时还面向机器人和工业领域的一些方案商。随着 dtof 技术的发展，目前应用的领域越来越多，识光有足够的实力服务更多行业和消费品领域客户。

九章 ：对这些公司，你们是会提供一套参考设计吧？就是说，他从你这里只买 SPAC-SoC，但发射端应该用怎样规格的 VCSEL，你们也会提建议？

识光 ：是的，我们希望通过这种方式极大地降低生产制造激光雷达的技术门槛。

九章 ：ToF 激光雷达中，壁垒最高的 SPAD SoC 正是你们的主业，同时呢，你们又具备做激光雷达整机的经验，那你们以后会不会做激光雷达整机呢？

识光 ：不会做。我们的定位是 Tier 2，做激光雷达行业的「高通」，而不做手机厂商。

为什么会有 SiPM 这个「过渡形态」

九章 ：SiPM 是由一组 SPAD 及电阻电容并联组成的，但 SAPD 输出的是数字信号，而 SiPM 输出的则是模拟信号，从输出的信号看，SiPM 要比 SPAD 阵列落后。

而后续的 SPAD 阵列又「回归」到数字信号，这也表明 SiPM 确实只是一个「过渡形态」。那为什么会有 SiPM 这个过渡形态呢？

识光 ：每一次技术革新都不会是一蹴而就的，技术向下兼容的产品往往在某个特定的时间点有他存在的价值，但往往也是相对短暂的过渡性存在。

我们每天使用的计算机系统里也有很多这样的例子。

比如，LCD 显示器尽管输出的是数字信号，但在刚刚普及的时候，它也会带有 VGA 模拟接口，就是为了向下兼容此前没有 DVI 数字接口的主机设备。

【以下内容摘自 https://zh.wikipedia.org/wiki/DVI

以模拟方式发送视频资料的标准 VGA 是为了适应以 CRT（阴极射线管）为基础的显示设备而设计，然而，当 LCD 等数字化的显示设备开始实用化时，若再以模拟方式发送信号至数字显示设备，则该设备必须以特定频率将扫描线信号（模拟信号）取样再转换回成数字格式，若取样出现误差，便会导致画面质量劣化

…

并且，当信号来源为电脑时，显卡将数字的信号转换为模拟信号，再被 LCD 显示器转换回数字信号的流程显然是多余的。因此，DVI 也随着 LCD 显示器成为主流而被广泛使用。——作者注】

SiPM 之于激光雷达系统，同 VGA 接口与 LCD 显示器的关系十分类似，都是系统向数字化转型过程中的临时过渡方案。

在标准的 SPAD 检测数字化系统中，为了得到每个像素的光强信息，每个感光像素是由多个 SPAD 像元组成，而每个像元都有自己的 TDC（时间数字转换器件，直接采取光子的时间信息），这些 TDC 的数字信号通过单光子计数的方式被精确地累加并记录起来。

但对大多数激光雷达厂商来说，在从 APD 向 SPAD 切换的起步阶段，通用 DSP（信号处理单元）如何直接获取 SPAD 输出的数字信号，大家基本上都还没有成熟的方案，而 APD 时代以 ADC（Analog-to-Digital Converter，从模拟信号向数字信号的转换器）作为采样器的方案却是现成的，无需新的研发投入。

在这种情况下，激光雷达厂商找到了在核物理和医疗领域已经比较成熟的 SiPM。

SPAD 的输出波形是单幅值的，无法分辨回波强度，因此，探测端只有单颗 SPAD 的话，是没有能力带回足够多关于目标物的信息。要让光子能带回足够多的关于目标物的信息，就必须将多个 SPAD 并联，使输出波形变为多幅值的，这样，回波强度就可分辨了。

在 SiPM 方案中，多个 SPAD 像元组成一个像素，但 SPAD 输出的 0-1 信号并不会被直接进行时域信息采集，而是先通过电阻电容的并串联将多个 SPAD 的输出信息混叠，形成近似而非精确、且易受干扰的模拟电压信号。

由于是输出的是模拟信号，所以，后续的电路组件可以复用上一代模拟激光雷达的 ADC 芯片和信号处理算法，实现了 SPAD 器件在技术上的向后兼容。

九章 ：听上去，输出信号变成模拟信号，其实是为了「迁就」作为采样器的 ADC，因为 ADC 跟 SiPM 端相连的就是模拟信号接口？

识光 ： 是的。此外，ADC 采样后的数据处理算法，也会有一定程度上的复用，因为 SiPM 具有和模拟 APD 感光器件类似的模拟信号特性。

九章 ：为什么通过串并联，就有可能将输出信号由数字信号转换成模拟信号了呢？

识光 ：电阻电容和信号的串并联，是相对粗糙的一种从数字信号到模拟信号的转换方式。SPAD 输出的 0-1 的脉冲信号可以跨过隔绝直流信号的电容，然后通过电阻转换为电流信号之后汇聚集合，再通过汇聚点后的另一个电阻或者夸阻放大器（TIA）转换成电压模拟信号。

九章 :但这种转换，一定也造成了不少牺牲吧？

识光 ：的确，上面提到的电阻电容因为体积限制，在并联时往往需要做片上集成，而硅半导体工艺里小型阻容感分立器件的个体差异会非常大，所以，输出电压的模拟信号充其量近似于光子数量且非线性，无法做到对信息的精确采集。

另一方面，后续数字到模拟的转换（ADC）会有更多的损耗和失真。

识光的全数字化方案

九章 ：到什么时候，SiPM 这个过渡形态的技术会退出舞台呢？

识光 ：我们接触的所有激光雷达客户里，除了正在量产收尾的项目，已经没有客户在新开 SiPM 技术路线的研发项目了。

所有的电子产品都会经历从模拟到数字化的演进，这个演进一旦完成了，传统的模拟技术很快就被替换掉了。就像是从磁带随身听到后来的 MP3，因为 MP3 可以做到数字化芯片化，一夜之间深圳的很多小厂都可以做出音质可以媲美但是体积、价格都远远好于传统磁带机的产品，很快随身磁带机就失去了这个垄断了很多年市场。更没有厂商会在之前的领域继续投入资源研发新产品。

九章 ：你们所强调的「全数字化」，其实主要就是指在探测器端和采样器端都砍掉了「模拟接口」，而是直接输出数字信号，后面 TDC 再直接采数字信号？

识光 ：是的。从光子被 SPAD 器件转化为电信号后直接通过 TDC 记录光子到达时间，再通过我们独有算法的数字信号处理，再到测距结果的标定补偿，整个过程全部都数字化，并在一颗芯片内完成。

九章 ：全面数字化的 SPAD 阵列，相比于当前模拟信号的 SiPM，优势主要体现在哪些方面？

识光 ：所有的电子产品，基本都经历了从模拟到数字的升级过程。我们以之前的录像带和后来的 MP3 做个简单的对比，可以发现，从模拟信号到数字信号，一个最直观的变化是体积会大幅度缩小。同理，在激光雷达中，相比于 SiPM 方案，SPAD 阵列方案会使整机系统的体积进一步下降。

数字化的另一个特点是，没有了 数模—模数 的转换，原始信号的失真更小，因而可以被更准确地保留了下来。

TDC 的时间检测精度可以达到几十皮秒甚至更小的数量级，而 ADC 的采样率往往只能达到纳秒量级，所以，原始数据的时间精度有几十倍甚至百倍的提升。可以理解为，从西式菜谱里的「一茶匙盐」精确到了化学手册里「2.53 克氯化钠」。

九章 ：之前的模拟信号，就好比是，我去抄你的试卷，但一不小心就会抄错；现在的数字信号，就相当于我直接把你的卷子复印一份？

识光 ：对。也可以理解为，模拟传输更像是我拿手机对着你的屏幕去翻拍，出来的效果就会差很多；而数字传输则是，我们照了一张合影，然后你直接原图微信发我。

九章 ：SPAD 阵列的信噪比应该也比 SiPM 高吧？

识光 ：会的。

相较于 SPAD 单光子计数，SiPM 因为属于分立元件激光雷达架构，对光信号的转化不够精确高效，所以，往往单个像素需要更大的感光靶面来实现同样的效果，这就会有更大的暗计数——即感光器件内部产生的噪声。另外，在 SiPM 输出的模拟信号中，所有信号无论激光回波还是噪声都被简单地糅在一起，无法区分处理。

但在单光子计数的 SPAD-SoC 里，各种信号可以数字化地根据时间、位置、强度等特征进行分类存储并处理；再结合高性能的片上算法，激光回波信息就很容易在噪声信号中被识别出来。

也正是因为这个原因，SPAD-SoC 激光雷达系统对发射功率和接收光孔径的要求要明显小于 SiPM 激光雷达系统。所以其体积、功耗和成本都有着显著的优势。

大面阵与小面阵

九章 ：很多公司都将 SPAD 面阵分为大面阵（主要面向车载场景）和小面阵（主要面向手机等消费级产品），两者的主要区别就在分辨率和探测距离吧。还有其他的吗？

识光 ：没错。大面阵和小面阵主要是应用场景、分辨率和探测距离的区别，但是内部集成度和设计难度上的也还是有很大差异。这里可以类比 CPU，就好像今天还在被广泛使用的 8051 单片机和很多我们同事参与过的手机 AP 和超算 CPU 都可以被称为是中央处理器，但它们有质的区别。

首先，小面阵 SPAD 只需要完成光信号的原始数据采集，信号处理可以交给外部处理器（手机和扫地机器人普遍都是这个架构），但车规大面阵就不行。

因为，车规大面阵的分辨率高 （100x+），探测距离远（10x+），所以它的原始数据量往往是消费类小面阵的千倍甚至万倍以上，达到几百 GB 甚至 TB 每秒的量级，而目前的车载网络的带宽远远不够处理如此大的数据量。所以，大面阵产生的数据必须在「本地」由大面阵芯片自己先处理完，然后再把提取出来的距离和信号特征信息传输给域控制器。

其次，大面阵既要求分辨率足够高，又要求探测距离足够长，还要信噪比较低，这对数据采集和处理都提出了很高的要求。

在发射端元器件及功率既定的情况下，激光雷达的探测距离主要取决于反射信号的光功率，而反射信号的光功率又跟传感距离的平方成反比。因此，既要准确检测 0.1 米的障碍物，又要在 100 米处的时候也要看得很清楚，这是 1 千倍的差距，而对反射信号的光功率来说，这意味着 100 万倍的动态范围，其中的难度可想而知。

还有，大面阵的芯片尺寸本身也带来了物理层面的挑战。

芯片设计面对的本质上是一个二维的平面的世界，伴随芯片面积的增加，信号通路的拥挤程度是几何级数上升的。而且，面阵芯片中的 2D 寻址又会将设计难度推向一个新的高度。

信号通路，供电网络、时钟网络、发热管理、DFM 等等一系列问题，在大芯片设计中都需要拥有丰富实战经验的资深专家来解决，这也是我们的优势所在。

总之，SPAD 芯片从小面阵到大面阵，难度的升级，就好比盖楼：如果只打算盖 10 米高的楼，用木材就可以盖出来，农耕时代就是这么做的；但如果想盖一个 100 米或 200 米高的楼，它就一定需要钢筋混凝土、力学仿真、大型工程机械等等，它背后需要工业化和一整套技术和能力。

关于片上算法集成

九章 ：将测距算法集成到 SoC 上，有什么壁垒吗？

识光 ：如果你之前没有丰富的整机系统经验，对激光雷达需要怎样的测距算法不是很了解的话，贸然上一套算法，如果算法没写好，可能导致芯片流片失败。

我们团队的成员已经做过很多代这种集成了测距算法的芯片，并且，积累了丰富的实战经验，得到客户的认可，所以，我们就有底气这么干。

九章 ：那开发这套测距算法的壁垒在哪里呢？

识光 ：需要对模拟电路及 SPAD 器件都有很深的理解，然后再根据它们的特性来调制测距算法；此外，还需要掌握跟激光雷达系统设计的能力。

为什么要采用 3D 堆叠工艺

九章 ：好几家做 SPAD 的公司都在采用 3D 堆叠工艺，为什么都会这样？因为对集成度要求更高，其他工艺满足不了需求吗？

识光 ：小面阵可以不这么做，但大面阵都必须要通过 3D 堆叠工艺来实现。

大面阵 SPAD 芯片需要同时满足以下三个条件：

i. 处理电路（上图中深灰色部分）面积要比较大，而且需要与它对应的淬灭电路（浅灰）之间要建立数据连接；

ii. 淬灭电路（浅灰）跟 SPAD 像元（黄色）的距离不能太远——否则会影响时间测量的准确性和系统时间；

iii. 每两个像素（每个像素里包括 N 个 SPAD）之间的间隔不能太远——否则，就会存在填充因子过低的问题，从而影响到探测的灵敏度。

单晶元工艺下，单独满足其中的一条，或同时满足其中的两条，都不难，但要同时满足三条，就特别难了。这就是个「不可能三角」。

典型的单张晶元设计如上图（a，b）这两个例子。a 设计可以满足 i， ii，但是填充因子很差；b 设计可以满足 ii，iii，但在大面阵设计中因为绕线资源的限制很难满足 i。

只有 3D 堆叠的两张晶元键合（c，d）才可以比较好地解决这个问题。

适应性

九章 ：当前，激光雷达的主控芯片 FPGA，因为可编程，所以对多种技术路线的适应性强。那识光做的 SoC，如何保持这种对不同技术路线的适应能力呢？

识光 ：我们的信号处理单元 RSP（Ranging Signal Processor）是可编程的——RSP 分软硬两部分，其中软的部分可以用通用语言进行编程，硬的部分也可以通过寄存器灵活配置功能和参数。

如从 CPU 到 FPGA 到片上算法，灵活度依次递减，但是效率一定是依次递增的。激光雷达内部集成 FPGA 是以非常高的成本和功耗为代价的，我们的做法是，在了解绝大多数客户需要什么样的算法的基础上，把效率做到最高，然后让它灵活可配置。

客户的切换成本

九章 ：对于用惯了 APD 的激光雷达厂商来说，向 SPAD 和 SiPM 切换面临着一个巨大的挑战：对信号的处理这块需要极大的转变。这可能也是为什么目前真正量产的不多的原因。那识光的 SPAD-SoC 方案有什么办法降低客户的「切换成本」吗？

识光 ：我们其实是希望能帮客户降低从 APD 或者从 SiPM 切向 SPAD—SoC 的门槛的。

有的客户是之前对激光雷达没有积累、刚入行做激光雷达的公司，我们可以提供系统层面的建议；而即便客户是一家头部的激光雷达厂商，我们能提供的也不止是 SPAD-SoC 芯片，我们也还是可以输出一些其他 Know-How 给他们的，毕竟，在 VCSEL+SPAD 这个方向上，我们团队的经验积累是最多的。

几个工程细节问题

并行处理

九章 ：SPAD SoC 可同步并行处理的通道数量，是决定系统帧率、点频、探测距离、分辨率等系统指标的关键因素，但它又会受到芯片功耗、面积、走线难度、时钟设计难度等因素的限制。那识光在 SPAD-SoC 的过程中是如何权衡并行处理相关问题的？

识光 ：首先，我们会根据自己对激光雷达系统的理解来决定采样的帧率、点频、探测距离等参数，然后根据客户的需求来优化芯片整体的面积和功耗，从而根据我们的经验来制定一个最高效的架构。

噪声

九章 ：SPAD 方案，在提升探测性能的同时，噪声的增加是不可避免的吗？还是说现在已经有办法可以避免了？

识光 ：激光雷达本身带来的噪声，是可以通过技术手段避免的，但环境光噪声必然会随着探测性能的提升而增加。不过，一些巧妙的光学设计是可以进一步抑制环境光噪声，这类光学设计往往需要接收芯片的配合。另外，片上算法也会对这类问题有显著的改善。

九章 ：高温也会进一步影响 SPAD 的噪声水平，在原有的高后脉冲效应、寄生脉冲、串扰等不利因素的基础上，加剧性能的恶化。目前识光已经克服这些问题了吗？

识光 ：我们在设计 SPAD 器件结构的时候会尽量把暗计数压低，同时也会在片上做相关的噪声过滤算法。

死区时间

九章 ：SPAD 的 "死区时间"（dead time）即在每次探测到一个光子事件之后，SPAD 探测器需要恢复其正常工作状态所需的时间间隔（通常是几纳秒）。在这个死区时间内，探测器无法再次探测到新的光子事件。如果背景光噪声较强，SPAD 会由于频繁的误触发而处于一种「疲劳」的状态，点云噪点会明显增多，探测距离也会因此衰减。这一问题，识光是否已经解决了？

识光 ：这其实是一个动态范围的问题。我们通过在电路及系统设计层面来增加 SPAD 的动态范围，就可以保证在环境光干扰之下的信号仍然可以被系统接收到。

九章 ： 一方面，需要通过死区时间来抑制后脉冲率，另一方面，死区时间又会影响到探测次数，那如何在死区时间的控制上平衡这两个目标？

识光： 其实，后脉冲在 SPAD 器件设计中是可以被优化的，如果 SPAD 做得足够好，后脉冲率是很低的，那所需死区时间的值就可以很小。当然，要把死区时间的值做小，淬灭电路面积就需要变大，功耗会升高。这里面需要优化的技术点非常多。

后脉冲效应

九章 ：SPAD 的「暗计数/暗噪声」和「后脉冲效应」都可能会导致误报，从而降低探测稳定性。那么，在抑制「暗计数」和「后脉冲效应」方面，识光采取了什么措施？

识光 ：暗计数我们现在可以做到 100 Hz 以内，后脉冲率小于 1%，这些基本上已经已经不会对使用产生影响。

填充因子

九章 ：「填充因子」是决定探测器的感光灵敏度的一项关键因素，那在提升 SPAD 探测器的 "填充因子"方面，识光做了哪些努力？

识光 ：采用微纳光学结构、微透镜等，这里面会有一些独特的散射结构，光进去之后，可以被散射到硅里面，这样确实能增加光的吸收效果。

光子暗计数差

九章 ：当多个光子几乎同时到达 SPAD 阵列时，只有第一个光子的计数会被记录，导致其他光子的计数被漏掉或低估。这可能导致真实光子计数的误差，从而影响激光雷达系统对目标的检测灵敏度和精确性。识光是否已经解决这一问题？

识光 ：SiPM 容易产生这个问题，多个 SPAD 器件连接在一个 TDC 采样通道上的时候，也会产生这种问题。但我们的芯片结构和算法可以保证每个信号都被采到，这样就不会有这个问题。

抖动效应

九章 ：抖动效应（时间抖动）会对 SPAD 探测器的时间分辨率产生影响，进而影响到探测距离的精确度。那么，为减少抖动效应带来的不利影响，识光采取了哪些技术措施？

识光 ：首先，我们通过优化的 SPAD 设计，降低了 SPAD 本身产生的时间抖动；其次，我们通过优化的前端电路和计时电路设计，将时间信号在传输和采集过程中的抖动保持在较低水平。

反射率标定

九章 ：有激光雷达整机厂商反映，相比于 APD，SPAD 针对目标物的反射率很难标定准确。针对这个问题，识光这边有解吗？

识光 ：用我们的片上测距算法的话，在 SPAD 里面也能做出非常不错的反射率信息标定。

增益能力

九章 ：有激光雷达厂商反映，目前，他们用过的 SPAD，增益能力不能满足系统对测试距离的要求，也不能匹配激光器功率。这一问题，识光能解决吗？

识光 ：根据过往经验，只要搭配合适的片上算法和系统设计，VCSEL+SPAD 方案就可以在激光器发光功率特别低（瓦数为个位数）的情况下，还能探测到 150 米处甚至更远 10%反射率的目标物。

探测效率（PDE）

九章 ：SPAD 的探测效率（PDE）还有提升空间吗？如果有，主要靠什么？

识光 ：有，但当 PDE 达到了一定的性能水平，再提升 PDE 对整个系统的帮助不再那么明显。

因为，PDE 是跟 SNR（信噪比）的平方成正比，也就是说， PDE 从 2%增长到 32%，增长了 16 倍的时候，SNR 增长了 4 倍，探测距离也因此而增长了 2 倍，这个成绩是很了不起的；但 PDE 从 30%增长到 60%，只增长了 2 倍，SNR 增长了 1.4 倍（根号 2），距离的变化则只有 1.2（根号 1.414）了，提升有限。

可见，PDE 在增加到一定值之后，再继续提升，意义已经不大了。

【严格地说，上面的「增长了多少倍」这种表述是不严谨的，比如，「增长了 16 倍」实际上增长了 15 倍，准确的说法是「增长至前值的 16 倍」——类似于于英文里面的 increase to 与 increase by 的区别，但为表述简炼，本文仍沿用这一许多人都在用的表述方法。——作者注 】

附：关于「2D 寻址」

之前的机械式或现在的混合固态激雷达（收发系统是点状或线列），一次只能探测一个点或一条线，但可通过运动的扫描部件实现对一个面的探测；而到了 Flash 阶段（收发系统是面阵）的阶段，在最理想的情况下，一次就能探测一个面。

「一次探测一整个面」这种理想局面的出现有一个前提：面阵光源中的所有激光器同时开启，对整个目标探测区域打光，探测器中对应的感光器件接收反射激光信号，即 1 次打光实现对整个视场的探测。

然而，受激光器发射功率和接收端信号并行处理能力等因素的限制，目前还无法做到「所有激光器同时开启」。主流的做法是，将发射端分成若干个分区， 依次开启 其中一个分区，接收端开启与之对应的感光器件，直至遍历整个探测区域。

分区开启，又分为 1D 寻址和 2D 寻址，跟摄像头一样，目前 Flash 激光雷达主流的扫描方式是 1D 寻址。如下图左侧：

1D 寻址即激光器只在 X 这一个维度上扫描，激光器和探测器对各分区「依次开启」，图中用浅蓝色标出的「长条」就是当前开启的区域。

2D 寻址，则是指系统可在 X 和 Y 两个维度上同时扫描，图中用浅蓝色标出的「方块」就是当前开启的分区，系统按一定的顺序依次开启每个分区以完成对整个视场的扫描。

1D 寻址一有一个无法避免的问题就是： 串扰 。

之前，有多家激光雷达整机厂商反映，在使用 SPAD 技术时，如果扫描的近距离目标周围存在高反射率的物体（例如镜面、路标、金属等，简称「高反物体」），会引起串扰及膨胀的问题。

串扰，即一个通道的激光脉冲信号对其他通道产生的干扰；膨胀，通常表现为一个正常高反指示牌的点云轮廓会向四周扩散，呈现出来一个比真实物体更大的点云形状，且多出来的点云部分的反射强度表现会偏低。（下方左图为「膨胀」点云图，右图为正常点云图）

可以说，对 SPAD 来说，高反物体其实就是一个「污染源」。「高反污染」问题，已经成为制约 VCSEL+SPAD 路线发展的一大障碍了。

但之所以这两个问题比较普遍，是因为当前的 SPAD/SiPM 采用的都是 1D 寻址的方案；如果改用 2D 寻址方案，问题就没有这么严重了。

在 1D 寻址的方案中，SPAD 每次开启的区域是以一个「大长条」为「最基本单元」的，在遇到高反物体时，图一中「长条」上只要有一个点被污染了，整个「最基本单元」就都受影响了。由于每个「最基本单元」的面积比较大，那这个「局部损毁」对激光雷达整体探测能力的影响就比较大。

在 2D 寻址的方案中，SPAD 每次开启的区域是以一个「小方块」为「最基本单元」的，在遇到高反物体时， 照样存在某个小点被污染导致整个「最基本单元」受影响的问题。但由于每个「最基本单元」的面积比较小，那这个「局部损毁」对激光雷达整体测距能力的影响就微乎其微了。

（图二中的小方块，未必一定是正方形，但总的来说，形状越接近正方形，就越容易减少污染源带来的不利影响。)

识光称：

行业里公认 2D 寻址是解决「高反污染」问题的「最佳方案」。

此外，在分区数量相同时，2D 寻址 VCSEL 激光器打线的 pad 更宽，更容易布线，而且同一分区激光器发光的一致性更好。

2D 寻址的另外一个好处是，可降低激光雷达收发端的成本。

激光器和探测器的分区开启，需要好多开关来配合。但不同方案所需要的开关数量是不一样的。

在 1D 寻址方案中，每开启一个分区，就需要 1 个开关，如果需要开启 100 个分区，就需要 100 个开关；但在 2D 寻址方案中，我如果开启 100 个分区，我可以选择 X 维的 10 个开关跟 Y 维的 10 个开关来配合，总共只需要 20 个开关，这就节省了 80 个开关的成本。

（1D 寻址和 2D 寻址的分区数量往往是一样的。这是因为在 1D 和 2D 的分区下，整体光功率是一定的，每个区对应的光功率也是一样的，所以分区数量是一样的。——作者注）

发射端的 2D 寻址方案，VCSEL 龙头 Lumentum 已经做出来了。但探测端的，业界的人差不多的都意识到了，但目前还没有看到真正落地的，因为做起来实在太难了。

1D 寻址的接收芯片中数据的流向是固定的，就是跟分区长边垂直的方向；但 2D 寻址的 SPAD-SoC 需要数据流同时流向 X 和 Y 两个方向，并且要可以灵活处理期间的穿插和重叠，是一个非常大的挑战 。

但识光称已经克服了这些困难。