【導讀】人們普遍認為
，先進駕駛輔助係統(ADAS)和自動駕駛(AD)zhisuoyichenggong，shiyinweitamenkeyiyouxiaodigancecheliangzhouweidehuanjing
，bingjianggancedaodexinxishurushixianzidongdaohangdesuanfazhong。kaolvdaozaishengsiyouguandeqingkuangxiaduigancejishudejueduiyilaixing，xitongtongchangshiyongduogechuanganqimoshi，bingshixianshujuronghe
，yizengqiangbici，bingtigongrongyu。zheyangmeizhongjishudounengfahuiqiyoushi，bingtigonggenghaodezuhejiejuefangan。

在未來ADAS和AD車輛中，傳感器主要有三種模式，分別是圖像傳感器、雷達和LiDAR。每(mei)一(yi)種(zhong)傳(chuan)感(gan)器(qi)都(dou)有(you)自(zi)己(ji)的(de)優(you)勢(shi)，它(ta)們(men)可(ke)以(yi)組(zu)成(cheng)一(yi)個(ge)完(wan)整(zheng)的(de)傳(chuan)感(gan)器(qi)套(tao)件(jian)
，通(tong)過(guo)傳(chuan)感(gan)器(qi)融(rong)合(he)並(bing)提(ti)供(gong)數(shu)據(ju)使(shi)自(zi)主(zhu)感(gan)知(zhi)算(suan)法(fa)能(neng)夠(gou)做(zuo)出(chu)決(jue)策(ce)
，為(wei)場(chang)景(jing)中(zhong)的(de)每(mei)一(yi)個(ge)點(dian)提(ti)供(gong)顏(yan)色(se)、強度、速度和深度信息。

圖1：傳感器融合利用每種模式的優勢提供有關車輛周圍環境的完整信息。

盡管早在幾十年前就出現了利用光測量距離的概念，但在這三種主要模式中，LiDAR是適用於大眾市場的新興商業化技術。由於需要完整傳感器套件的自動係統激增，汽車LiDAR市場將呈現驚人的增長，預計從2020年的3,900萬美元增長至2025年的17.5億美元(Yole Développement
，2020 年)。這是一個巨大的商機
，專注於LiDAR技術的公司多達上百家，到2020年對這些公司的累計投資額已超過15億美元，而且這一數據源自2020年底多家LiDAR公司發起SPAC首次公開募股潮之前。但當有這麼多公司投身於同一項技術，而且這項技術基於完全不同的光波長時(最突出的示例就是905 nm和1550 nm)
，最終總會有一種技術勝出，並整合其他技術的優勢。就像我們一次次看到的那樣，網絡技術以太網
、視頻技術VHS。 

對於LiDAR技ji術shu用yong戶hu而er言yan，即ji汽qi車che製zhi造zao商shang以yi及ji設she計ji和he製zhi造zao客ke運yun和he貨huo運yun自zi動dong機ji器qi人ren車che輛liang的de公gong司si，他ta們men首shou先xian要yao考kao慮lv的de是shi自zi己ji的de需xu求qiu。最zui終zhong，這zhe些xie公gong司si希xi望wang供gong應ying商shang提ti供gong高gao度du可ke靠kao的de低di成cheng本benLiDAR傳(chuan)感(gan)器(qi)，同(tong)時(shi)滿(man)足(zu)低(di)反(fan)射(she)率(lv)物(wu)體(ti)的(de)測(ce)距(ju)和(he)檢(jian)測(ce)性(xing)能(neng)規(gui)範(fan)要(yao)求(qiu)。盡(jin)管(guan)所(suo)有(you)工(gong)程(cheng)師(shi)都(dou)有(you)各(ge)自(zi)強(qiang)烈(lie)的(de)主(zhu)張(zhang)，但(dan)如(ru)果(guo)供(gong)應(ying)商(shang)能(neng)夠(gou)以(yi)合(he)適(shi)的(de)成(cheng)本(ben)滿(man)足(zu)性(xing)能(neng)和(he)可(ke)靠(kao)性(xing)要(yao)求(qiu)，這(zhe)些(xie)公(gong)司(si)則(ze)可(ke)能(neng)並(bing)不(bu)知(zhi)道(dao)實(shi)施(shi)的(de)是(shi)何(he)種(zhong)技(ji)術(shu)。正(zheng)因(yin)如(ru)此(ci)，才(cai)引(yin)起(qi)了(le)本(ben)文(wen)旨(zhi)在(zai)幫(bang)助(zhu)理(li)清(qing)的(de)根(gen)本(ben)性(xing)辯(bian)論(lun)：哪種波長將在汽車LiDAR應用中占據主導地位
？

LiDAR 概述

要解決這個問題
，首先需要了解LiDAR係統的結構。LiDAR係統有不同的構造。相幹LiDAR，一種被稱為調頻連續波(FMCW)的LiDAR
，將發射的激光信號與反射光混合
，以計算物體的距離和速度。雖然FMCW具有一定的優勢

，但與最常見的LiDAR方法“直接飛行時間(dToF)LiDAR”相(xiang)比(bi)，它(ta)仍(reng)屬(shu)於(yu)不(bu)太(tai)常(chang)用(yong)的(de)方(fang)法(fa)。該(gai)技(ji)術(shu)測(ce)量(liang)超(chao)短(duan)光(guang)脈(mai)衝(chong)從(cong)照(zhao)明(ming)光(guang)源(yuan)發(fa)出(chu)，到(dao)達(da)物(wu)體(ti)後(hou)反(fan)射(she)回(hui)到(dao)傳(chuan)感(gan)器(qi)所(suo)用(yong)的(de)時(shi)間(jian)，達(da)到(dao)測(ce)距(ju)的(de)目(mu)的(de)。它(ta)通(tong)過(guo)有(you)關(guan)時(shi)間(jian)
、速度和距離的簡單數學公式，利用光速來直接計算與物體的距離。盡管波長的選擇主要影響發射和接收功能
，但典型的dToF LiDAR係統有六大硬件功能。

圖2：典型 dToF 係統框圖，綠色部分代表安森美產品的一些重點領域。

表1顯示了各種LiDAR製造商列表
，從知名的一級汽車供應商到世界各地的初創公司。市場報告和公開資料表明，絕大多數公司的LiDAR在近紅外(NIR)波長下工作，而不是短波紅外(SWIR)波長。此外，雖然專注於FMCW的SWIR LiDAR供應商隻能使用相應波長，但大多數采用直接飛行時間實現的供應商都可以選擇使用NIR波長來構建係統
，同時還能夠利用其現有的IP相關功能，如波束控製和信號處理。 

*上述列表並非詳盡無遺，數據來源 Yole、IHS Markit和公開資料

表1使用NIR和SWIR波長的LiDAR製造商列表

鑒於大多數製造商(而不是全部)都已選擇NI波長，他們是如何做出這一決定的？他們需要考慮的影響有哪些？本文重點討論與構成LiDAR組件的光和半導體材料性質有關的基礎物理學知識。

在LiDARxitongzhong，jiguangfashedeguangzidaodawutihouyingfanshehuilai，ranhoubeitanceqijieshou。zaiciguochengzhong，zhexieguangzibixuyulaizitaiyangdezhouweihuanjingguangzijingzheng。tongguoguanchataiyangfusheguangpu
，bingkaolvdaqixishouyinsu
，womenfaxianmouxiebochangdefuzhaoduhuixiajiang
，yinerjianshaozuoweixitongzaoshengcunzaideguangziliang。905 nm波長下的太陽輻照度是1550 nm的3倍，這意味著NIR係統必須應對更多幹擾傳感器的噪聲。但這隻是選擇LiDAR係統波長時需要考慮的其中一個因素。

圖4：大氣對光的吸收會產生明顯的峰值。

傳感器

LiDARxitongzhongfuzeganceguangzidezujianweibutongleixingdeguangdiantanceqi
，yincibixushuomingweishenmetamenkeyigenjudaijiancebochangercaiyongbutongdebandaoticailiaozhicheng。zaibandaotizhong，daixikejiangjiadaihedaodaifenkai，erguangziketigongnengliang，yibangzhudianzikefudaixiwenti
，congershibandaotidaodian，jierchanshengguangdianliu。meigeguangzidenengliangyuqibochangyouguan

，erbandaotidedaixiyuqilingminduyouguan，zhejiujieshileweishenmesuoxubandaoticailiaoqujueyudaijianceguangdebochang。guishizuichangjianyeshizhizaochengbenzuididebandaoti

，kexiangyinggaoda1000 nm左右的可見光和NIR波長。為檢測SWIR範圍以外的波長，可對更稀有的III/V族半導體進行合金化
，使InGaAs之類的材料能夠檢測1000 nm至2500 nm的波長。

早期的LiDAR將PIN光電二極管用作傳感器。PIN光電二極管本身沒有增益，因此無法輕鬆檢測到微弱信號。雪崩光電二極管(APD)是目前LiDAR中最常用的傳感器類型，可提供適當的增益。然而，APD也需要像PIN光電二極管一樣在線性模式下工作，以集成光子到達信號
，而且在需要非常高偏置電壓的情況下也會受到製件質地不均的影響。LiDAR中開始日益廣泛使用的最新型傳感器以單光子雪崩二極管(SPAD)為基礎

，SPAD具有非常大的增益
，並且能夠從每個檢測到的光子中產生可測量的電流輸出。矽光電倍增器(SiPM)是矽基SPAD陣列，其額外優勢就是能夠通過觀察所生成信號的振幅來區分單個光子和多個光子。

圖5：LiDAR中用於檢測信號的不同光電探測器類型

回到波長這個話題，所有這些類型的光電探測器都可以采用矽(用於NIR探測)或III/V族半導體(用於SWIR探測)。另一方麵，可製造性和成本是技術可行性的關鍵
，且CMOS矽代工廠可實現此類傳感器的低成本、批量生產。正因如此

，LiDAR在實現更高性能的基礎上逐漸開始采用SiPM。盡管存在適用於SWIR的APD和SPAD，但由於未采用矽基處理器
，所以很難將它們與讀出邏輯集成在一起。最後
，由於針對SWIR的III/V基SPAD陣列和光電倍增器(與SiPM相似)尚未實現商業化，所以生態係統更適用於NIR波長。

激光器

光子生成是另一個完全不同的流程。半導體P-N結作為增益介質可用於製造激光器
；這zhe可ke通tong過guo泵beng送song的de方fang式shi使shi電dian流liu通tong過guo結jie
，在zai原yuan子zi進jin入ru較jiao低di能neng帶dai時shi引yin起qi光guang子zi共gong振zhen發fa射she，從cong而er產chan生sheng相xiang幹gan激ji光guang束shu輸shu出chu來lai實shi現xian。半ban導dao體ti激ji光guang器qi基ji於yu直zhi接jie帶dai隙xi材cai料liao(如GaAs和InP)，與間接帶隙材料(矽)相比，這種材料對於原子進入較低能帶時的光子生成非常有效。

LiDAR使用的兩種主要激光器為：邊緣發射激光器(EEL)和垂直腔麵發射激光器(VCSEL)。與VCSEL相比，EEL的成本更低，輸出效率更高
，所以目前使用更廣泛。但EEL在zai封feng裝zhuang和he組zu裝zhuang成cheng陣zhen列lie方fang麵mian難nan度du更geng高gao，而er且qie還hai會hui受shou到dao溫wen度du範fan圍wei內nei波bo長chang變bian化hua的de影ying響xiang

，導dao致zhi探tan測ce器qi不bu得de不bu尋xun找zhao更geng寬kuan的de光guang子zi波bo長chang波bo段duan，才cai能neng將jiang更geng多duo的de環huan境jing光guang子zi檢jian測ce為wei噪zao音yin。

盡管較新的VCSEL技術成本更高

、功效更低
，但由於其光束是從頂部生成的，所以具有封裝簡單高效的優勢。由於VCSEL的成本將繼續顯著降低，功效將提高，所以其市場采用率開始上升。EEL和VCSEL可用於NIR和SWIR波長生成，兩者之間的關鍵區別在於：NIR波長可使用GaAs生成，而SWIR波長則需要使用InGaAsP。大尺寸晶圓廠能幫助降低GaAs激光器成本，從成本和供應鏈安全角度來看，這再一次突出了NIR LiDAR製造商生態係統的優勢。

圖6：LiDAR中使用的不同激光類型

激光功率和人眼安全

在討論波長大辯論時，必須考慮LiDAR係統對人眼安全的影響。dToF LiDAR概念涉及以高峰值功率

，沿著特定視角將短激光脈衝發射到場景。站在LiDAR發射路徑上的行人需確保自己的眼睛不會被射向自己方向的激光損傷，IEC-60825規範規定了不同波長的光的最大容許照射量。類似於可見光的NIR光能夠穿過角膜到達人眼的視網膜，而大部分SWIR光在角膜內可被吸收
，因此照射量更高。

圖7：IEC-60825人眼安全型激光照射量規範

從性能角度來看

，對於基於1550 nm的(de)係(xi)統(tong)來(lai)說(shuo)
，能(neng)夠(gou)輸(shu)出(chu)高(gao)出(chu)多(duo)個(ge)數(shu)量(liang)級(ji)的(de)激(ji)光(guang)功(gong)率(lv)是(shi)一(yi)個(ge)優(you)勢(shi)，因(yin)為(wei)這(zhe)樣(yang)可(ke)以(yi)發(fa)出(chu)更(geng)多(duo)光(guang)子(zi)，從(cong)而(er)檢(jian)測(ce)到(dao)更(geng)多(duo)返(fan)回(hui)的(de)光(guang)子(zi)。但(dan)更(geng)高(gao)的(de)激(ji)光(guang)功(gong)率(lv)也(ye)意(yi)味(wei)著(zhe)需(xu)要(yao)進(jin)行(xing)熱(re)權(quan)衡(heng)。需(xu)要(yao)注(zhu)意(yi)的(de)是(shi)

，適(shi)當(dang)的(de)人(ren)眼(yan)安(an)全(quan)型(xing)設(she)計(ji)必(bi)須(xu)在(zai)不(bu)考(kao)慮(lv)波(bo)長(chang)的(de)情(qing)況(kuang)下(xia)進(jin)行(xing)
，同(tong)時(shi)必(bi)須(xu)清(qing)楚(chu)地(di)考(kao)慮(lv)每(mei)個(ge)脈(mai)衝(chong)的(de)能(neng)量(liang)和(he)激(ji)光(guang)孔(kong)徑(jing)的(de)大(da)小(xiao)。對(dui)於(yu)基(ji)於(yu)905 nm的LiDAR，可以通過其中的任意一個因素來增加峰值功率，如下圖8所示。

圖8：基於不同光學器件和激光器參數的NIR LiDAR人眼安全型激光器設計

NIR與SWIR LiDAR係統對比

上(shang)文(wen)著(zhe)重(zhong)描(miao)述(shu)能(neng)夠(gou)輸(shu)出(chu)的(de)激(ji)光(guang)功(gong)率(lv)大(da)小(xiao)，現(xian)在(zai)我(wo)們(men)繼(ji)續(xu)探(tan)討(tao)所(suo)用(yong)的(de)傳(chuan)感(gan)器(qi)。顯(xian)然(ran)，可(ke)檢(jian)測(ce)更(geng)微(wei)弱(ruo)信(xin)號(hao)的(de)更(geng)高(gao)性(xing)能(neng)傳(chuan)感(gan)器(qi)可(ke)為(wei)係(xi)統(tong)帶(dai)來(lai)多(duo)方(fang)麵(mian)的(de)益(yi)處(chu)——能夠實現更長的測程
，或能夠使用更少的激光功率來實現相同的測程。安森美(onsemi)開發了一係列可提高光子探測效率(PDE)的NIR LiDAR SiPM，PD 是指示靈敏度的關鍵參數。其新推出的RDM係列傳感器PDE達到市場領先的18%。

圖9：安森美SiPM的工藝發展路線圖

為比較NIR dToF LiDAR與SWIR dToF LiDAR的性能，我們利用相同的LiDAR架構和不同激光和傳感器參數的環境條件進行了係統建模。LiDAR架構為共軸係統
，配有一個16信道探測器陣列和一個遍布整個視場的掃描機製，如下圖10所示。該係統模型已通過硬件驗證
，使我們能夠準確估計LiDAR係統的性能。

圖10：dToF LiDAR傳感器的係統模型

表2：NIR和SWIR係統模型模擬的LiDAR傳感器和激光器參數

由於使用了PDE較高的InGaAs合金，所以1550 nm係統采用更高的激光功率以及更高的PDE傳感器，這樣就可以在我們的係統模擬中實現更出色的測距性能。通過使用傳感器鏡頭(分別對焦在大約905 nm和 1550 nm)上50 nm帶通濾波器過濾的100 klux環境光係統級參數
，以30 fps
、500 kHz激光頻率和1 ns脈衝寬度進行超過80°的水平0.1°x 5°視角掃描
，並使用22 mm鏡頭直徑，得出如下結果。

圖11：基於905 nm和1550 nm的類似LiDAR係統的模擬結果 

正如預期

，1550 nm係統能夠對低反射率物體進行更遠的測距

，99%的測距概率下可達到500米。然而，基於905 nm的係統仍可以實現超過200米的測距，這表明兩種類型的係統在典型環境條件下都可以達到汽車遠程LiDAR的要求。在雨水或大霧等惡劣環境條件下時
，SWIR光的吸水性會使其性能比基於NIR的係統下降得更快，而這是另一個考慮因素。

成本考慮因素

在廣泛研究LiDAR係統所用技術以及使用不同波長的影響之後
，現在，我們回到成本考慮因素上。我們之前就解釋過，用於NIR LiDAR的傳感器采用天然CMOS矽鑄造工藝，這可最大限度地降低半導體的成本。此外
，通過使用代工廠目前已經掌握的堆疊芯片技術
，可將CMOS讀出邏輯與傳感器集成到一個芯片中，這進一步壓縮了信號鏈並降低了成本。

相反，SWIR傳感器使用成本更高的III/V半導體代工廠(如InGaAs)和新型Ge-Si混合技術
，雖然可降低SWIR傳感器成本

，並能更輕鬆地集成讀出邏輯，但即使在技術成熟後
，估計仍比傳統的CMOS矽貴5倍以上。從激光器方麵看

，用於製造NIR係統激光器芯片的GaAs晶圓與用於製造SWIR係統激光器芯片的InGaAs晶圓尺寸差異同樣會導致成本差異
，而NIR係統可以使用VCSEL，並且現成的供應商更多
，這一事實亦可降低集成成本。

綜合以上因素，IHS Markit進行的一項分析調查(Amsrud，2019)顯示
，使用相同類型的組件(傳感器或激光器)時，SWIR係統的成本比NIR係統高10至100倍。2019年，NIR係統傳感器和激光器的平均組件總成本估計為4~20美元/信道，到2025年將降至2~10美元/信道。相比之下，2019年
，SWIR係統傳感器和激光器的平均組件總成本估計為275美元/信道，到2025年將降至155美元/信道。考慮到LiDAR係統包含多個信道，即使使用1D掃描方法，這也會是一個巨大的成本差異，因為仍需要使用單點信道的垂直陣列。

表3：成本考慮因素總結(來源：IHS Markit)

LiDAR市場動態也不利於SWIR陣營。自動駕駛市場並未像五年前市場預期的那樣迅速發展，而必須使用LiDAR的Level 4和Level 5自主性係統也還需要幾年才能實現大規模部署。同時，利用LiDAR的工業和機器人市場對成本更加敏感，並且SWIRxitongdechaogaoxingnengyoushibingfeibukehuoque，zhexiexitongzhizaoshangmeiyoubanfaxiangtongchangsuoshuodenayangtongguozengjiachanlianglaijiangdizujianchengben。chanliangzengjiashikeshixianchengbenjiangdi，danshixianliangchanxuyaojiangdichengben
，zheqishijiushi“先有雞還是先有蛋”的問題。

總結

在深入研究了這項技術以及NIR和SWIR係統之間的差異後，當今絕大多數LiDAR係統使用NIR波長的原因就顯而易見。雖然，對未來的展望並不是100%確定的，但顯然，成本和可用性是生態係統供應商的關鍵考慮因素，由於CMOS矽的技術優勢和規模經濟
，NIR係統無疑更具經濟效益。雖然SWIR支持遠程LiDAR係統
，但基於NIR的LiDAR也可以滿足汽車遠程測距需求，同時在ADAS和AD應用所需的短程到中程配置中也表現出色。

目前，基於NIR的LiDAR已(yi)經(jing)在(zai)汽(qi)車(che)市(shi)場(chang)中(zhong)實(shi)現(xian)了(le)大(da)批(pi)量(liang)生(sheng)產(chan)
，這(zhe)表(biao)明(ming)該(gai)技(ji)術(shu)已(yi)經(jing)實(shi)現(xian)了(le)商(shang)業(ye)化(hua)並(bing)通(tong)過(guo)了(le)市(shi)場(chang)檢(jian)驗(yan)，但(dan)整(zheng)合(he)仍(reng)需(xu)時(shi)日(ri)，且(qie)無(wu)論(lun)輸(shu)贏(ying)
，都(dou)需(xu)要(yao)經(jing)曆(li)動(dong)蕩(dang)和(he)調(tiao)整(zheng)。20世紀之交的汽車行業有30家不同的製造商，隨後十年增加至近500家，但僅僅數年之後，大多數製造商已經銷聲匿跡。預計到2030年，LiDAR製造商也會經曆類似的發展曆程。

參考文獻

Yole Développement(2020). LiDAR for Automotive and Industrial Applications - Market and Technology Report2020

Amsrud, P. (2019 September 25).  The race to a low cost LIDAR system [Conference Presentation]. Automotive LIDAR 2019, Detroit, MI, United States. IHS Markit.

Nick84(2013)CC BY-SA 3.0, via Wikimedia Commons

來源：安森美
，原創：Bahman Hadji  

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