作者：安森美(onsemi)汽車感知部總監Bahman Hadji

人們(men) 普遍認為(wei) ，先進駕駛輔助係統(ADAS)和自動駕駛(AD)之所以成功，是因為(wei) 它們(men) 可以有效地感測車輛周圍的環境，並將感測到的信息輸入實現自動導航的算法中。考慮到在生死攸關(guan) 的情況下對感測技術的絕對依賴性，係統通常使用多個(ge) 傳(chuan) 感器模式，並實現數據融合，以增強彼此，並提供冗餘(yu) 。這樣每種技術都能發揮其優(you) 勢，並提供更好的組合解決(jue) 方案。

在未來ADAS和AD車輛中，傳(chuan) 感器主要有三種模式，分別是圖像傳(chuan) 感器、雷達和LiDAR。每一種傳(chuan) 感器都有自己的優(you) 勢，它們(men) 可以組成一個(ge) 完整的傳(chuan) 感器套件，通過傳(chuan) 感器融合並提供數據使自主感知算法能夠做出決(jue) 策，為(wei) 場景中的每一個(ge) 點提供顏色、強度、速度和深度信息。

圖1：傳(chuan) 感器融合利用每種模式的優(you) 勢提供有關(guan) 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(yu) 大眾(zhong) 市場的新興(xing) 商業(ye) 化技術。由於(yu) 需要完整傳(chuan) 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(cong) 2020年的3,900萬(wan) 美元增長至2025年的17.5億(yi) 美元(Yole Développement，2020年)。這是一個(ge) 巨大的商機，專(zhuan) 注於(yu) 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(yi) 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。但當有這麽(me) 多公司投身於(yu) 同一項技術，而且這項技術基於(yu) 完全不同的光波長時(最突出的示例就是905nm和1550nm)，最終總會(hui) 有一種技術勝出，並整合其他技術的優(you) 勢。就像我們(men) 一次次看到的那樣，網絡技術以太網、視頻技術VHS。

對於(yu) LiDAR技術用戶而言，即汽車製造商以及設計和製造客運和貨運自動機器人車輛的公司，他們(men) 首先要考慮的是自己的需求。最終，這些公司希望供應商提供高度可靠的低成本LiDAR傳(chuan) 感器，同時滿足低反射率物體(ti) 的測距和檢測性能規範要求。盡管所有工程師都有各自強烈的主張，但如果供應商能夠以合適的成本滿足性能和可靠性要求，這些公司則可能並不知道實施的是何種技術。正因如此，才引起了本文旨在幫助理清的根本性辯論：哪種波長將在汽車LiDAR應用中占據主導地位？

LiDAR概述

要解決(jue) 這個(ge) 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(wei) 調頻連續波(FMCW)的LiDAR，將發射的激光信號與(yu) 反射光混合，以計算物體(ti) 的距離和速度。雖然FMCW具有一定的優(you) 勢，但與(yu) 最常見的LiDAR方法“直接飛行時間(dToF)LiDAR”相比，它仍屬於(yu) 不太常用的方法。該技術測量超短光脈衝(chong) 從(cong) 照明光源發出，到達物體(ti) 後反射回到傳(chuan) 感器所用的時間，達到測距的目的。它通過有關(guan) 時間、速度和距離的簡單數學公式，利用光速來直接計算與(yu) 物體(ti) 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(chan) 品的一些重點領域。

表1顯示了各種LiDAR製造商列表，從(cong) 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(zhuan) 注於(yu) FMCW的SWIRLiDAR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(guan) 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(yu) 大多數製造商(而不是全部)都已選擇NI波長，他們(men) 是如何做出這一決(jue) 定的？他們(men) 需要考慮的影響有哪些？本文重點討論與(yu) 構成LiDAR組件的光和半導體(ti) 材料性質有關(guan) 的基礎物理學知識。

在LiDAR係統中，激光發射的光子到達物體(ti) 後應反射回來，然後被探測器接收。在此過程中，這些光子必須與(yu) 來自太陽的周圍環境光子競爭(zheng) 。通過觀察太陽輻射光譜，並考慮大氣吸收因素，我們(men) 發現某些波長的輻照度會(hui) 下降，因而減少作為(wei) 係統噪聲存在的光子量。905nm波長下的太陽輻照度是1550nm的3倍，這意味著NIR係統必須應對更多幹擾傳(chuan) 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(ge) 因素。

圖4：大氣對光的吸收會(hui) 產(chan) 生明顯的峰值。

傳(chuan) 感器

LiDAR係統中負責感測光子的組件為(wei) 不同類型的光電探測器，因此必須說明為(wei) 什麽(me) 它們(men) 可以根據待檢測波長而采用不同的半導體(ti) 材料製成。在半導體(ti) 中，帶隙可將價(jia) 帶和導帶分開，而光子可提供能量，以幫助電子克服帶隙問題，從(cong) 而使半導體(ti) 導電，繼而產(chan) 生光電流。每個(ge) 光子的能量與(yu) 其波長有關(guan) ，而半導體(ti) 的帶隙與(yu) 其靈敏度有關(guan) ，這就解釋了為(wei) 什麽(me) 所需半導體(ti) 材料取決(jue) 於(yu) 待檢測光的波長。矽是最常見也是製造成本最低的半導體(ti) ，可響應高達1000nm左右的可見光和NIR波長。為(wei) 檢測SWIR範圍以外的波長，可對更稀有的III/V族半導體(ti) 進行合金化，使InGaAs之類的材料能夠檢測1000nm至2500nm的波長。

早期的LiDAR將PIN光電二極管用作傳(chuan) 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(chuan) 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(hui) 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(chuan) 感器以單光子雪崩二極管(SPAD)為(wei) 基礎，SPAD具有非常大的增益，並且能夠從(cong) 每個(ge) 檢測到的光子中產(chan) 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(you) 勢就是能夠通過觀察所生成信號的振幅來區分單個(ge) 光子和多個(ge) 光子。

圖5：LiDAR中用於(yu) 檢測信號的不同光電探測器類型

回到波長這個(ge) 話題，所有這些類型的光電探測器都可以采用矽(用於(yu) NIR探測)或III/V族半導體(ti) (用於(yu) SWIR探測)。另一方麵，可製造性和成本是技術可行性的關(guan) 鍵，且CMOS矽代工廠可實現此類傳(chuan) 感器的低成本、批量生產(chan) 。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(yu) SWIR的APD和SPAD，但由於(yu) 未采用矽基處理器，所以很難將它們(men) 與(yu) 讀出邏輯集成在一起。最後，由於(yu) 針對SWIR的III/V基SPAD陣列和光電倍增器(與(yu) SiPM相似)尚未實現商業(ye) 化，所以生態係統更適用於(yu) NIR波長。

激光器

光子生成是另一個(ge) 完全不同的流程。半導體(ti) P-N結作為(wei) 增益介質可用於(yu) 製造激光器；這可通過泵送的方式使電流通過結，在原子進入較低能帶時引起光子共振發射，從(cong) 而產(chan) 生相幹激光束輸出來實現。半導體(ti) 激光器基於(yu) 直接帶隙材料(如GaAs和InP)，與(yu) 間接帶隙材料(矽)相比，這種材料對於(yu) 原子進入較低能帶時的光子生成非常有效。

LiDAR使用的兩(liang) 種主要激光器為(wei) ：邊緣發射激光器(EEL)和垂直腔麵發射激光器(VCSEL)。與(yu) 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在封裝和組裝成陣列方麵難度更高，而且還會(hui) 受到溫度範圍內(nei) 波長變化的影響，導致探測器不得不尋找更寬的光子波長波段，才能將更多的環境光子檢測為(wei) 噪音。

盡管較新的VCSEL技術成本更高、功效更低，但由於(yu) 其光束是從(cong) 頂部生成的，所以具有封裝簡單高效的優(you) 勢。由於(yu) 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(yu) NIR和SWIR波長生成，兩(liang) 者之間的關(guan) 鍵區別在於(yu) ：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(cong) 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(you) 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(chong) 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(hui) 被射向自己方向的激光損傷(shang) ，IEC-60825規範規定了不同波長的光的最大容許照射量。類似於(yu) 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(nei) 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(cong) 性能角度來看，對於(yu) 基於(yu) 1550nm的係統來說，能夠輸出高出多個(ge) 數量級的激光功率是一個(ge) 優(you) 勢，因為(wei) 這樣可以發出更多光子，從(cong) 而檢測到更多返回的光子。但更高的激光功率也意味著需要進行熱權衡。需要注意的是，適當的人眼安全型設計必須在不考慮波長的情況下進行，同時必須清楚地考慮每個(ge) 脈衝(chong) 的能量和激光孔徑的大小。對於(yu) 基於(yu) 905nm的LiDAR，可以通過其中的任意一個(ge) 因素來增加峰值功率，如下圖8所示。

圖8：基於(yu) 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(yu) SWIR LiDAR係統對比

上文著重描述能夠輸出的激光功率大小，現在我們(men) 繼續探討所用的傳(chuan) 感器。顯然，可檢測更微弱信號的更高性能傳(chuan) 感器可為(wei) 係統帶來多方麵的益處——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(guan) 鍵參數。其新推出的RDM係列傳(chuan) 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(wei) 比較NIR dToF LiDAR與(yu) SWIR dToF LiDAR的性能，我們(men) 利用相同的LiDAR架構和不同激光和傳(chuan) 感器參數的環境條件進行了係統建模。LiDAR架構為(wei) 共軸係統，配有一個(ge) 16信道探測器陣列和一個(ge) 遍布整個(ge) 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(men) 能夠準確估計LiDAR係統的性能。

圖10：dToF LiDAR傳(chuan) 感器的係統模型

表2：NIR和SWIR係統模型模擬的LiDAR傳(chuan) 感器和激光器參數

由於(yu) 使用了PDE較高的InGaAs合金，所以1550nm係統采用更高的激光功率以及更高的PDE傳(chuan) 感器，這樣就可以在我們(men) 的係統模擬中實現更出色的測距性能。通過使用傳(chuan) 感器鏡頭(分別對焦在大約905nm和1550nm)上50nm帶通濾波器過濾的100klux環境光係統級參數，以30fps、500kHz激光頻率和1ns脈衝(chong) 寬度進行超過80°的水平0.1°x5°視角掃描，並使用22mm鏡頭直徑，得出如下結果。

圖11：基於(yu) 905nm和1550nm的類似LiDAR係統的模擬結果

正如預期，1550nm係統能夠對低反射率物體(ti) 進行更遠的測距，99%的測距概率下可達到500米。然而，基於(yu) 905nm的係統仍可以實現超過200米的測距，這表明兩(liang) 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(hui) 使其性能比基於(yu) NIR的係統下降得更快，而這是另一個(ge) 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(men) 回到成本考慮因素上。我們(men) 之前就解釋過，用於(yu) NIR LiDAR的傳(chuan) 感器采用天然CMOS矽鑄造工藝，這可最大限度地降低半導體(ti) 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(yu) 傳(chuan) 感器集成到一個(ge) 芯片中，這進一步壓縮了信號鏈並降低了成本。

相反，SWIR傳(chuan) 感器使用成本更高的III/V半導體(ti) 代工廠(如InGaAs)和新型Ge-Si混合技術，雖然可降低SWIR傳(chuan) 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(chuan) 統的CMOS矽貴5倍以上。從(cong) 激光器方麵看，用於(yu) 製造NIR係統激光器芯片的GaAs晶圓與(yu) 用於(yu) 製造SWIR係統激光器芯片的InGaAs晶圓尺寸差異同樣會(hui) 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(chuan) 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(chuan) 感器和激光器的平均組件總成本估計為(wei) 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(chuan) 感器和激光器的平均組件總成本估計為(wei) 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(ge) 信道，即使使用1D掃描方法，這也會(hui) 是一個(ge) 巨大的成本差異，因為(wei) 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(yu) 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Level4和Level5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(ye) 和機器人市場對成本更加敏感，並且SWIR係統的超高性能優(you) 勢並非不可或缺，這些係統製造商沒有辦法像通常所說的那樣通過增加產(chan) 量來降低組件成本。產(chan) 量增加時可實現成本降低，但實現量產(chan) 需要降低成本，這其實就是“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(guan) 鍵考慮因素，由於(yu) CMOS矽的技術優(you) 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(yu) 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(yu) NIR的LiDAR已經在汽車市場中實現了大批量生產(chan) ，這表明該技術已經實現了商業(ye) 化並通過了市場檢驗，但整合仍需時日，且無論輸贏，都需要經曆動蕩和調整。20世紀之交的汽車行業(ye) 有30家不同的製造商，隨後十年增加至近500家，但僅(jin) 僅(jin) 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(hui) 經曆類似的發展曆程。