瑞士团队开发4D成像传感器未来手机...

来源：滚动播报

（来源：中国航空报）

　　我们日常使用的手机、相机都是2D成像，只能捕捉平面画面；如今常见的3D成像技术，比如人脸识别、扫地机器人的避障系统，能感知物体的远近和立体形状，但却少了关键的动态感知能力。就像扫地机器人能看清地上的拖鞋，却未必能及时判断滚过来的篮球速度，容易出现“慢半拍”的碰撞。

　　近日，总部位于瑞士苏黎世的Pointcloud公司的科研团队在《自然》杂志发表成果，他们成功开发出一款4D成像传感器，除了知道物体的位置，它还能测出物体的速度。

　　更重要的是，它像CMOS相机芯片一样实现了高度集成，让曾经昂贵笨重的4D成像技术，有望走进普通生活。

　　Pointcloud由前英特尔光子学专家雷穆斯·尼古拉埃斯库创立，目标是将激光雷达（LiDAR）从笨重设备压缩成芯片级高性能4D成像解决方案。

　　五年间，Pointcloud的成果两度登上《自然》杂志，2021年与南安普顿大学合作，首次展示硅光子通用3D成像传感器。随后稳步推进工程样品，2024年发布192×64像素短中距样品，并推出开发套件；2025年升级到更高像素阵列。目前，该公司已获百度风投等多家机构注资。

　　要理解这个成果之前，我们得先聊聊机器是怎么“看”世界的。

　　为了让机器像人类一样感知世界，最初是通过我们最熟悉的摄像头。摄像头本质上是在拍照片，它捕捉的是光影和颜色。虽然机器通过人工智能可以识别出那是“红绿灯”或者“行人”，但在它眼里，世界是“扁平”的。它很难准确判断车辆离自己到底是远还是近。这种模糊的深度感知，正是自动驾驶早期在面对静止障碍物时频发事故的主因——因为它“看”到了物体，却“感觉”不到距离。

　　为了解决距离问题，工程师给机器装上了激光雷达。它像蝙蝠一样，通过向外发射激光并接收回波，计算光速往返的时间来测量距离。这一跃迁让机器拥有了“深度”，世界在它眼中变成了由无数点云组成的3D雕塑。但仍存在致命硬伤：它看不出“动态”。

　　如果你想知道前面那辆车跑得有多快，系统必须像做物理题一样，连续拍下两组3D数据，通过计算物体在两次扫描间的位移差，去“猜”对方的速度。这种靠计算得出的结论存在微小的延迟，但在时速百公里的高速路上，零点几秒的延迟往往就意味着生与死的差别。

　　这项研究所展示的4D成像技术，引入了物理学中的“多普勒效应”。简单说，就是当激光射向一个移动物体时，反射回来的光波频率会发生变化。这块芯片在抓取3D空间坐标的同时，能瞬间读出这个频率变化，从而直接“看”出物体的瞬时速度。

　　目前的4D成像传感器研发主要包括两条技术路线：4D毫米波雷达，以及4D激光雷达。

　　在汽车领域，博世、大陆、采埃孚以及以色列的Arbe等巨头，都在主推4D毫米波雷达。

　　这种雷达是在传统雷达的基础上增加了“高度”信息，且具备一定的测速能力。它不惧风雪雾霾，且成本已经控制到了几百美元，正大规模装载在2025~2026年推出的中高端车型上。但毫米波雷达的分辨率较低，看世界就像隔着一层毛玻璃，能看到有东西在动，却看不清那是谁。

　　相比雷达，激光的波长更短，这意味着它能看清极其细微的细节，比如路面上一个小小的石块，或者行人的手势。此前的激光雷达虽然清晰，但非常“娇气”且笨重。包括谷歌旗下的Waymo、通用的Cruise等都在死磕“固态激光雷达”。大家的目标只有一个：把一整套雷达系统塞进一块芯片里。

　　这也正是这项研究最令人惊叹的方面，研究人员把超过60万个光学元件+电子元件都集成在一块芯片上，体积和普通CMOS相机芯片差不多。而且核心是352×176的像素阵列，总共约6.2万个像素，是之前同类技术的5倍。

　　在设计上，研究团队用了几个“巧招”让传感器又强又实用。

　　单像素“收发一体”。每个像素又能发射激光，又能接收反射光，不用单独装发射器和接收器，既省空间又避免了光线错位的问题。

　　硅光子+CMOS混合集成：用成熟的硅光子工艺做光学部分，再跟标准CMOS电子工艺无缝对接。所有驱动、校准、数字接口全长在芯片上，不需要外部一堆分立元件。

　　智能光开关控制。不能所有6万像素同时发激光，那芯片会烧掉。他们在芯片上做了热光开关，像流水线一样轮流给不同像素组发光。而且开关速度超快，不影响帧率。

　　团队在多种环境中测试了这款传感芯片，以考察其处理不同距离和运动的能力。在扫描场景后，它能将场景重构为由数千个数据点组成的3D数字地图。该系统成功绘制了6~11米距离内的室内房间地图。

　　为测试其测距范围，科学家将其对准65米外的一栋建筑，其成像能力足以捕捉到窗户和阳台等细节。此外，最高能达到15帧/秒，相当于每秒拍15张4D画面，能实时捕捉运动的物体，比如旋转的圆盘、移动的汽车，不会出现“拖影”或数据滞后。

　　而且激光功率特别低，完全不会伤眼睛，适合装在汽车、手机、机器人上。

　　目前，研究团队仍需进一步完善这款芯片。比如，引入氮化硅材料，解决硅的功率限制，将单个像素功率提升10倍；结合噪声优化，探测距离将从65米飙升至200米以上，满足高速自动驾驶的核心需求；以及将开关移出阵列，消除画面缝隙，让机器拥有丝滑、全无死角的高清4D电影视野。（麻省）