激光雷达SPAD是更好的技术路径么？

【摘要】蓬勃发展的激光雷达市场，技术路线选择正在成为争议焦点。

但一个关键的共识在于，所有先进的激光雷达本质上都已通过芯片化实现了“数字化”，市场对“数字”与“模拟”的划分，更多是一种基于芯片物理布局的定义方式。

其中，SPAD技术虽被寄予厚望，曾被视为实现高线数激光雷达的关键，但其发展并非一帆风顺。当前，基于外采通用芯片的SPAD解决方案在实际应用中仍面临光子探测效率较低、通道串扰和高反展宽等诸多挑战。

对车企而言，在L2/L2+级辅助驾驶系统中，经过大规模量产验证的SiPM方案仍是当下更成熟、更具性价比的选择；而在面向未来的L3及以上级别自动驾驶领域，SPAD确是高线数激光雷达的必然趋势，但前提是必须选择由系统厂商自研、并已解决核心问题的SPAD方案。

基于此，“全都芯片化了”是行业共识，但“SPADSoC成熟尚需时日”。

以下为正文：

国内智能驾驶浪潮的推动下，激光雷达正以前所未有的速度装车普及。

行业数据显示，2025年上半年中国乘用车激光雷达交付量同比激增83%，渗透率持续攀升。在市场走入一片繁荣后，一场关于技术路线的争论开始愈演愈烈，尤其是围绕“数字激光雷达”与SPAD（单光子雪崩二极管）技术的营销，给了车企与消费者许多新选择。

但问题在于，高速发展的智能驾驶路径上，两项技术解决方案的真实成熟度如何，市场并没有一个清晰的界定。

更值得一提的是，“数字激光雷达”与SPAD解决方案之间，似乎并没有已构筑起的壁垒，一个被忽略的真相是：所有先进的激光雷达，本质上都已走向了芯片化，本就是“数字”的。

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所有先进激光雷达，本就都是“数字”的

“数字激光雷达”这个听起来极具科技感的新名词，在市场上被某些厂商包装成划时代的技术鸿沟。但究其本质，这更多是一种市场话术。

从技术原理看，无论是采用SiPM（硅光电倍增管）结合专用芯片（ASIC）的路径，还是采用SPAD结合系统级芯片（SoC）的路径，激光雷达探测器在接收到光子后，初始产生的都是模拟电信号。

形象理解，一个SiPM本质上就是数百个SPAD的微型阵列。其中，SPAD是组织内最基层、最敏感的哨兵，能够侦测到单个光子，SiPM则是由数百名这样的哨兵组成的一个排，共同行动。

核心区别在于这个如何“上报”并“处理”侦测到的信息。

SiPM + ASIC属于逐级汇总，集中处理。SiPM会将排里所有哨兵（数百个SPAD）的电流脉冲在内部直接合并，输出一个更强的、汇总后的宏观模拟电流信号，随后送到旁边的专用芯片（ASIC）进行处理，并最终转换为数字信号。

SPAD + SoC属于扁平化管理，就地数字化。信号产生后，无需远距离传送模拟电流，而是在芯片内部直接被接收并瞬间转换为数字信号，实现的是“光子到达时间”的直接数字化输出。

理解了这一点，就理解了将SPAD-SoC方案单独命名为“数字激光雷达”更多是一种传播称谓，两者最终输出的都是数字信号。

正是这种物理结构上的差异，被巧妙地用于市场区隔：后者（SPAD+SoC）因其集成式设计被称为“数字激光雷达”，而前者（SiPM+ASIC）则被不恰当地贴上了“模拟激光雷达”的标签。

图片来源：九章智驾

这种分类方式虽然直观，但可能并不完全反映了技术的全貌，而是侧重于描述芯片的物理布局这个单一维度。

真正的数字化，其核心在于芯片化的集成程度，即激光雷达的发射、接收和处理三大核心系统，能否由高度集成的芯片主导，从而实现性能、可靠性和成本的最优解。这与探测器本身是SiPM还是SPAD并无必然联系。

当前，行业的竞争实质上是芯片化能力的竞争，所有领先的玩家都在朝着核心芯片自研与集成的方向迈进。

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为什么说当前的SPAD方案尚不成熟？

当然，界定SPAD路线的现实情况，并不是要否认SPAD技术本身代表的高线数激光雷达的未来方向。

但问题是，市面上基于外采通用芯片的SPAD解决方案，在当下存在缺陷，为车企的量产落地埋下了性能和安全的隐患。而一个新技术的应用，必须遵循更大的收益、得到保证的安全性，以及不能带来不必要的风险，如此才是一项好的技术。

首先，通用芯片存在“水土不服”的问题。

厂商普遍采用的索尼IMX459芯片为例，它并非为车载激光雷达的复杂工况量身定制。其设计方缺乏对实际应用场景的深刻理解，导致规格定义不成熟，使得采用该芯片的激光雷达普遍面临严重的“高反展宽”和“光晕”现象。

“高反展宽”指的是激光束照射到车辆牌照、金属护栏等高反射率物体时，回波信号不仅强度极高，其脉冲宽度也会被异常地“拉宽”。类似于一个本该短促清脆的回声，被拖长成了含混不清的尾音。这也会直接导致测距精度下降，原本应该精确聚焦的点云，会像墨点晕开一样，在高反物体周围形成一片本不存在的虚影。

这不仅扭曲了物体的真实轮廓，还可能被系统误判为低可信度的障碍物，这对智能驾驶决策链而言具有极强的不确定性。

此外，SPAD固有的串扰和饱和问题，也导致其点云质量在复杂环境中难以与成熟的SiPM架构媲美。

值得注意的是，SPAD方案，尤其是采用外部通用芯片时，在关键指标光子探测效率上可能不敌优化的SiPM方案。

这是由于SPAD-SoC通常采用3D堆叠的CMOS工艺，其工作偏压被限制在3.3V左右；而SiPM可以在更高的偏压下工作。在激光雷达常用的905nm波长下，更高的偏压意味着更强的电场和更高的雪崩触发概率，因此SiPM的PDE（Photon Detection Efficiency，指探测器接收并成功转换为电信号的光子比例）可能达到35%-40%，而SPAD的PDE可能仅在20%-25%。这直接导致了在相同条件下，SPAD的探测距离可能比SiPM缩短20%-30%

其次，隐形成本高昂。

为了弥补硬件上的先天不足，一些厂商不得不采取“软件算法兜底”的策略。例如，有厂商在其192线雷达中，额外增加了一颗价值数百元的TDA4智能驾驶芯片，专门用于雨雾滤噪，并且投入了超百人的算法团队进行持续优化。这背后是巨大的研发投入和物料成本的增加。

图片来源：九章智驾

因此，SPAD方案看似硬件采购成本可能较低，但其总拥有成本（TCO）未必优于经过大规模量产验证的SiPM方案。

最后，是迭代困境与供应链风险。

SPAD的SoC方案集成度高，一旦设计完成，流片周期长达半年左右。如果设计后期发现致命缺陷，将无法快速迭代，试错成本极高。同时，过度依赖单一外部芯片供应商，也使车企面临潜在的技术封锁、价格垄断和供应链中断的“卡脖子”风险。

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禾赛的破局之道：如何把SPAD“做对”？

那么，以上的讨论是否就意味着我们应该彻底放弃SPAD路线？答案是否定的。

问题的关键在于，必须有一家对激光雷达系统需求有深刻理解的厂商进行全栈自研，从底层芯片定义和系统设计上根除这些弊端。

首先，全栈自研这个基础项意味着掌握芯片定义权。

解决SPAD问题的根本，在于将核心技术掌握在自己手中。这方面，禾赛科技很早就布局SPAD技术，并通过收购瑞士Fastree 3D公司等战略并购方式，将SPAD核心专利技术深度嵌入自研的芯片架构。

只有自己定义芯片，才能针对车载场景中遇到的高反、串扰等具体问题，这也意味着可以根据车载激光雷达的实际需求来定义芯片规格，在芯片设计阶段就植入解决方案，而不是被通用芯片的规格所限制。

其次，“光子隔离”。这也是禾赛科技面对SPAD多通道并发工作时难以避免的严重串扰时创新的一项新技术。

这项技术的原理是，让上百个激光收发通道能够被独立驱动，实现分时、有序地点亮，从时间维度上将各个通道发射的光子分开。这样，在接收端就能清晰地分辨光子来源，从硬件层面有效抑制了通道间的串扰。据称，该技术能实现误报率降低95%的重大突破，这将为下一代SPAD激光雷达的点云质量和可靠性带来质的飞跃。

此外，芯片架构的平台化布局也至关重要。

真正的技术成熟度体现在平台化产品的落地能力。这方面，禾赛科技宣布将于2025年量产其第四代芯片架构平台，该平台采用3D堆叠的自研SPAD面阵探测器。这不仅为其纯固态激光雷达（如FTX）提供了高性能、低成本的核心，更展现了其从分立器件到系统级芯片的全面芯片化能力，为未来L3及以上级别自动驾驶提供了坚实的技术基础。

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尾声：车企缺一个指南

杭州IROS 2025官方分论坛上，禾赛科技CEO李一帆在演讲中表示：“所有的技术最终还是得服务于商业。我们做的所有产品如果只强调技术领先性，其实是没有用的。”

技术路线不局限于外在，打造一个怎样的营销标签并不是车企考虑的必须项，技术成熟度、综合成本与长期可靠性才是最终做出理性决策的重要考量因素。

基于此，对于当下主流的L2/L2+级辅助驾驶系统，300线以内的激光雷达需求，经过大规模量产验证的SiPM方案可能是现阶段更成熟、更具性价比的选择。

而对于面向未来的L3及以上级别自动驾驶，300线以上的高性能雷达，SPAD因其高集成度确实是必然趋势，但前提是必须选择由系统厂商自研、并已解决串扰和高反等核心问题的SPAD方案。

这是物质发展阶段的普适规律，弯道超车并不是所有时期都适用。外采通用芯片、需要大量软件算法来弥补硬件不足的过渡性方案，所带来的潜在隐患是车企很难承担的。

总而言之，“全都芯片化了”是行业共识，但“SPAD SoC成熟尚需时日”。

激光雷达行业的未来，属于那些既深刻洞察系统需求，又能通过自研芯片实现技术突破的企业。一项成熟的方案，才是快节奏奔跑的智能驾驶市场应该做出的坚定选择。