每經(jīng)記者：劉曦 每經(jīng)編輯：余婷婷

在激光雷達加速上車的當下，技術路線與產業(yè)認知，正在悄然發(fā)生變化。

“激光雷達正在經(jīng)歷一場類似影像行業(yè)從CCD（早期模擬成像傳感器）走向CMOS（數(shù)字化、可規(guī)模化的主流圖像傳感器）的底層遷移。”4月21日，速騰聚創(chuàng)CEO（首席執(zhí)行官）邱純潮向包括《每日經(jīng)濟新聞》在內的記者表示。在他看來，行業(yè)正從模擬架構邁向數(shù)字化架構，并進一步走向“圖像化”階段，而真正決定未來產業(yè)格局的，不再只是整機產品，而是芯片能力本身。

基于這一判斷，速騰聚創(chuàng)在當天的科技日上發(fā)布了“創(chuàng)世”數(shù)字化架構，以及兩款核心芯片產品，包括面向車載前向感知的“鳳凰”和面向機器人與補盲場景的“孔雀”。從架構到芯片，速騰聚創(chuàng)試圖給出一個更明確的答案：三維感知的競爭，正在從“有沒有激光雷達”，轉向“誰能定義下一代感知底座”。

激光雷達的“數(shù)字化拐點”

長期以來，激光雷達行業(yè)受困于模擬架構的兩大天花板。

一方面，成本與分辨率線性綁定。模擬架構依靠APD（雪崩光電二極管?）等分立器件堆砌性能，分辨率每提升一檔，硬件成本就相應增加。在邱純潮看來，“線數(shù)越多，器件越多，性能和成本呈線性上漲”。另一方面，物理體積極限。元器件堆得越多，體積和功耗越高，這也是行業(yè)長期認定128線是模擬激光雷達性能終點的原因。

圖片來源：每經(jīng)記者 劉曦 攝

“模擬架構的128線，是堆料的終點，它有性能的天花板，成本被鎖死?！鼻窦兂睂Ρ鹊溃岸鴶?shù)字架構的192線，只是性能的起點，它站在標準半導體坐標系，能跟著摩爾定律持續(xù)迭代。今天192線，明天就能做到520線、1000線、2000線，成本卻能保持穩(wěn)定?！?/p>

這一判斷背后是清晰的商業(yè)邏輯。早期64線激光雷達售價高達8萬美元，而近年來128線產品已降至約200美元。但在模擬架構下，若繼續(xù)提升至2000線，設備體積和成本將失控；而數(shù)字化架構則可以在尺寸基本不變的情況下實現(xiàn)線數(shù)躍遷。

換句話說，數(shù)字化讓激光雷達第一次具備類似“摩爾定律”的演進能力。隨著線數(shù)提升至2000線以上，激光雷達將進入400萬像素級別，具備接近圖像的表達能力，甚至還可能達到800萬像素，對應“4K級三維感知”。

“當激光雷達能夠輸出高密度點云，其本質將不再是簡單測距設備，而是三維成像系統(tǒng)?！鼻窦兂睆娬{，數(shù)字化帶來的性能暴漲是在芯片層面實現(xiàn)的，而非堆疊器件，“它高度遵循摩爾定律，在保持相近體積、相近成本約束的前提下，只要芯片制程持續(xù)提升，性能就會不斷提升”。

產業(yè)競爭向“底層能力”收斂

如果說數(shù)字化架構是技術方向，而自研芯片才是構筑競爭壁壘的實質性動作。從產品參數(shù)看，速騰聚創(chuàng)推出的鳳凰芯片定義了高端汽車前向主雷達的性能上限，孔雀芯片則面向車載補盲與機器人場景，推動三維感知進入新的應用維度。

但比產品本身更值得關注的，是行業(yè)競爭格局的變化?！敖裉煊袥]有芯片，決定你能不能領先；明天有沒有芯片，決定你在產業(yè)鏈屬于什么位置?！鼻窦兂边M一步解釋，當前激光雷達市場仍在高速發(fā)展期，行業(yè)尚未形成攝像頭領域那種成熟的“芯片+組裝”分工。只做芯片不靠近終端應用容易錯判未來需求，只懂整機不懂芯片，無法保證系統(tǒng)點云質量。

歷史已經(jīng)印證，CMOS普及前大量純芯片企業(yè)曇花一現(xiàn)，核心原因就是市場早期規(guī)模有限，頭部廠商憑借“芯片+整機”一體化全棧優(yōu)勢擠壓了純芯片玩家的生存空間。邱純潮認為，“激光雷達行業(yè)也會重復這條規(guī)律，前期只有芯片加系統(tǒng)全棧自研，才能長期站穩(wěn)高端，掌握主動權?！?/p>

不過邱純潮也表示，當前市場仍處在培育和爆發(fā)期，規(guī)模還沒有大到讓一家純芯片公司活得非常好。這也解釋了為何在現(xiàn)階段，企業(yè)仍需保持芯片與整機的全棧能力。未來，隨著SPAD芯片像素密度持續(xù)提升，集成彩色濾光片陣列（CFA）后，將實現(xiàn)真正的RGBD（彩色+深度）融合，這將在根本上解決多傳感器融合的難題。

“有了真正的RGBD，馬斯克所擔心的‘信攝像頭還是信激光雷達’的問題，就不是問題了?！鼻窦兂敝赋?，因為數(shù)據(jù)來自同一個源頭，不存在誰更可信的矛盾?！斑^去幾十年，CMOS讓攝像頭無處不在；未來幾十年，我們也會奔向和攝像頭一樣無處不在的時代，走進每一輛車、每一個機器人、每一個物理AI終端。”