WNEVC 2022 | 灵明光子臧凯：SPAD dToF构建数字化慧眼助力汽车与消费传感相辅相成

由中国科学技术协会、北京市人民政府、海南省人民政府、科技部、工业和信息化部、生态环境部、住房和城乡建设部、交通运输部、国家市场监督管理总局、国家能源局联合主办的第四届世界新能源汽车大会(WNEVC 2022)于8月26日至28日在北京和海南线上线下举办。其中，北京会场位于北京经济技术开发区艺创国际会展中心。

会议由中国汽车工程学会等单位主办，将以“碳中和愿景下的全电动化与全球合作”为主题，邀请全球政产学研各界代表共同探讨。大会将包括20多场会议，13，000平方米的技术展览和许多同期活动。200多位政府高级领导人、海外机构官员、全球商界领袖、学者和行业专家将出席会议并发表演讲。

其中，灵明光子CEO臧凯在8月26日下午举行的“汽车级芯片的技术突破与产业化发展”技术讨论论坛上发表了精彩演讲。

以下为现场演讲:

大家好，今天很荣幸受邀分享灵明光子的进展。我们报告的主题是SPAD dToF的测量方法，它是未来数字社会的眼睛。在这里，我们将重点分析这种测距方法如何帮助汽车和消费者感知相辅相成。

首先给大家介绍一下dToF。DToF是一种深度测量方法，相比超声波和毫米波，在汽车上的应用尤其广泛。但是这两种方法波长都比较长，很难对物体进行精确建模。当我们真的想知道确切的情况和距离或位置时，我们需要光学波段。这里有几种不同的方法，其中一种类似于人眼和动物眼。它的连接很简单，但是只能测量，很难做到精确测距。对于结构光，最早应用于苹果手机的FaceID，现在用于人脸识别和智能解锁。它可以真正实现通常的三维成像，包括测距、定位和建模。这就是我们常说的飞行时间法。分为两种方式，一种是间接飞行时间法，称为iToF，一种是直接飞行时间法，称为dToF。间接飞行时间法的工作原理与相机接近，相机发射连续波，利用波发射和接收后的相位差来间接计算物体的距离。而直接飞行时间法比较简单粗暴，发射的脉冲光范围大，接收的脉冲光也大，从而计算出光在飞行中的时间。所以相比iToF，dToF的方法更直接，当然它带来的技术挑战也更困难。

就行业而言，dToF其实是目前最前沿的技术趋势。首先，在苹果手机和iPad、iPhone12、iPhone13Pro、Pro Max系列中，都搭载了基于SPAD的DTOF芯片，包括手机，包括未来的AR、VR、虚拟现实、增强现实等应用。另一方面，单光子的奇迹，相对于MOSFET的激光雷达，逐渐推向市场。索尼采用3D堆叠技术，实现了低成本高性能的远距离车载固体激光器。我们可以看到，对于行业龙头企业，无论是苹果还是索尼，布局分别以消费和汽车为代表。

这里我们简单介绍一下SPAD和dToF直飞法的工作原理。一般来说，传统的探测器接收一个光脉冲，电信号和光信号是一致或接近的。但是，单光子探测器的工作原理并不是这样。对于单个光子，比如苹果手机，测量像素距离需要20万个光脉冲。在每个周期中，当接收到光脉冲时，它们在每个周期中仅启动一次。但是每次我们出发，我们……我会记录出发时间和真实位置，这叫赶时间。重复200，000次后，脉冲时间逐渐绘制成直方图，它实际上反映了接收器接收到的光信号。由此可见，任何单光子的信号技术都是非常庞大的。可以说，任何一个像素成为一个统计直方图，都需要20万个18位或者更高的位，所以它的实际数据量大约是iToF或者其他SAS相机的100-1000倍甚至上万倍。但是这个统计直方图给我们带来的是大量的统计数据，所以我们不仅知道目标物体的飞行时间在哪里，还知道它的前方是否有透明物体。比如像手机上玻璃的改版或者激光雷达的玻璃保护壳，我们也知道镜头脏不脏。同时我们也知道在视野和像素内还有其他的干扰，我们也可以准确的知道环境光的噪声有多大。

所以，这里我们希望打个简单的比方。比如我们在iToF和dToF中使用商用芯片。首先我们的工程师制作一张纸，这张纸应该是平面的，在dToF中显示，但是在iToF中会出现棋盘图的效果，体现在这张纸的高度波动上，所以这对实际物体的测量有一定的影响。同时，刚才也提到了多径干扰的问题。在右边的实验中，我们展示的是iToF放在桌子上，工程师的材料始终没有变化。但是当黑纸被拿走的时候，工程师的位置因为iToF的多径干扰而发生了很大的变化，但是对于dToF来说，就不存在这个问题了。所以从这个角度来说，dToF可以比iToF有更准确的测量效果。

所以在这里，无论什么样的测试方法，无论对于单点还是散点还是大阵列还是扫描成像介质，dToF都可以考虑到。基于刚才的陈述和工作原理的介绍，我们对iToF和dToF做了一些简单的比较，其中dToF代表了低功耗、高标准的特点，同时由于它对微弱信号非常敏感，在室外强光下可以实现更好的室外测距。刚才也说明了iToF受多径干扰，所以dToF在测量这些点的外部数据点时比iToF更准确。但这也意味着，一旦任何一家公司突破了这些系统和芯片的技术护城河，就意味着存在非常大的技术壁垒。我们灵明光子也希望成为dToF的领导者。对于iToF来说，技术成熟，与相机结合，所以索尼占据了大部分市场份额。

这里也要介绍一下以索尼为代表的在激光雷达中积极使用SPAD技术的芯片厂商。dToF在汽车上的应用到底是怎样的？这里简单总结一下。在激光雷达方面，我们认为室外激光雷达包括两个维度，包括远距离能看到150 -600米的激光雷达和近距离能看到360度左右的激光雷达。在车上，驾驶员监控系统或者智能交互是否被识别，是大阵列的dToF传感器能给市场的东西。

在这里，我们也对车辆上的激光雷达做了一个简单的总结。第一，典型的后置式激光雷达布局，因为安全事故是公司日常运营非常重要的考核标准，我们必须尽可能避免任何安全问题。所以这样的公司采用的激光雷达方案是机械旋转的360°激光雷达，要求的要求是你能看的越远越好。对应汽车周围的激光要求相对较低，要求10米以上或者可以用摄像头监控。对于国产乘用车来说，可以说其前置激光雷达的布局并不完全是一个思路。第一，对于长距离激光雷达，其实际应用距离一般为国产乘用车150m-300m左右。然后车周围还应该有一圈360°激光雷达，用于测向和碰撞雷达。

我们对激光雷达的不同场景进行了分类，在实际使用场景中，前视激光雷达、智慧停车周边360°障碍物雷达和城市交通中防止外卖小哥碰撞的转弯，各方面都搭配了测试车的远距离激光雷达和周边360°障碍物雷达。还有其他几种情况，自然是以远程激光雷达为主，侧向激光雷达是平行的，同时也是平行的。郊区路面是……更复杂的环境，而且你可以看到基于dToF的激光雷达，无论是在高速应用场景还是低速应用场景，都可以帮助智能汽车更加智能。

所以未来无论是电动车还是汽油车，我们都会认为智能驾驶、自动驾驶或者辅助驾驶领域会出现三种车载雷达。FMCW模式基于150波段，通常可以看到更远的距离，例如，大约300米至600米的距离。在这种使用场景下，成本相对更高，所以高成本对应高性能。我们的观点是基于FMCW激光雷达，最后其实是针对欧美的高速无限制使用。另一种是基于大货车，因为刹车更强，安全要求更高。在这种情况下，当然它的成本相对要高很多。相应的，两种混合固态雷达，主要是SiPM-MEMS转镜，和宝马的方案差不多，但是不管是哪种方案，半固态激光雷达方案，我们认为在短期的国产乘用车远程方案中，距离是1维和2维，扫描。

对于纯固态方案，这里没有扫描器件，发射机是SPADIS-VCSEL方案。在这种情况下，我们认为在纯固态使用场景下，射程可以达到200m以上，但主要距离还是在30-50 m左右，所以对于国产乘用车来说，远程激光雷达是基于半固态转镜+MEMES的方案。对于纯固态方案，更适合做360°抗障碍激光雷达。当然，你可能会说，从一个产品的想法到量产车的实现，需要两年时间。在这个过程中，对于任何创业公司，或者对于任何团队，都是巨大的考验。但是，我们可以说，基于单光子的dToF除了车载激光雷达之外，在很多领域都有应用。除了刚才提到的激光雷达和智能驾驶舱，在工业、物流和消费场景中也有应用。其中，单个大阵列所呈现的3D直接图像和抗强环境光的能力，不仅有助于智能制造和工业制造，也促进了XR和VR虚拟现实的融合。因为在未来的消费领域，需要越来越多的3D数据采集，从而实现3D直播或者更多的3D世界的人机交互。

在这里，我们还要介绍一下灵明光子。我们很高兴使用先进的单光子SPAD技术来开发用于手机和激光雷达的高性能dToF3D传感器芯片。至今成立4年多，总部在深圳，在上海张江设有办公室，员工100人。

刚才我们介绍了SPAD+芯片在汽车各个方面的应用。这里也要介绍一下灵明光子最著名的3D堆叠SPAD芯片——灵明光子的三条产品线。我们在去年7月推出了国内首款3D芯片，也是国内唯一一家将这款芯片送到客户手中进行评估使用的公司。对于这种芯片方案，一方面类似于苹果手机消费者的需求，同时也是以索尼的激光雷达为代表的远距离包括近距离避障方案。这是一个3D叠加方案，由灵明光子提供。同时，基于这个方案，也就是刚才给大家介绍的远距离激光雷达，产品形式是硅光子SIPM倍增管，这是世界领先的性能，预计今年年初要完成车标认证，以便给激光雷达公司供货。除了这两条产品线，还有第三条产品线。主要应用是有限的dToF芯片。对于这个芯片，苹果在7Plus就开始用了，更像是国产替代。我们希望它能更好。

这里也简单介绍一下灵明光子的产品现状。首先，我们推出了全球最高的PDE，达到20%，超低串扰，一般工况只有5%左右。有望通过AEC-Q102车辆规范认证。这里，我们也做一个简单的对比。灵明光子五代最好的表现就是全面超越日本滨松。同时，我们的性能系数在很大范围内优于国际竞争对手。必须用在车上，还能通过AEC-Q102认证，还会有第三方认证。

第二个产品是3D堆叠SPADI大面积阵列，其中……e分辨率是SK微连接。这是第一代芯片，也是目前世界上最好的产品。在这里，我们可以清楚地看到中距离成像的原始人脸，成像状态和人像。在这里，我们也用在物流的使用场景中。正如我们所看到的，它可以测量集装箱的物理体积，从而帮助卡车估计可以预装多少额外的货物。

第三个产品其实是相对而言的，同样适用于智能手机自动对焦、精神感应以及各种家居应用。

所以，总的来说，灵明光子的战略眼光是分不同阶段的。我们认为基于SPAD dToF单光子探测器和dToF的工作原理，其整个产业发展分为三个阶段。第一阶段:蓄力，进行更多的基础积累。第二阶段:摔跤。现阶段希望以产品为载体，积极稳妥地开拓市场。第三阶段:赢。2026年，无论是车载手机，还是智能眼镜，都将大规模普及。现阶段希望除了技术壁垒和产品壁垒之外，还能制造出商业壁垒和市场壁垒，从而真正让灵明光子成为3D传感领域的世界级领导者。

这是我这次给你的报告，谢谢你的聆听。谢谢您们。

(注:本文根据现场速记整理，未经发言人审核。)由中国科学技术协会、北京市人民政府、海南省人民政府、科技部、工业和信息化部、生态环境部、住房和城乡建设部、交通运输部、国家市场监督管理总局、国家能源局联合主办的第四届世界新能源汽车大会(WNEVC 2022)于8月26日至28日在北京和海南线上线下举办。其中，北京会场位于北京经济技术开发区艺创国际会展中心。

会议由中国汽车工程学会等单位主办，将以“碳中和愿景下的全电动化与全球合作”为主题，邀请全球政产学研各界代表共同探讨。大会将包括20多场会议，13，000平方米的技术展览和许多同期活动。200多位政府高级领导人、海外机构官员、全球商界领袖、学者和行业专家将出席会议并发表演讲。

其中，灵明光子CEO臧凯在8月26日下午举行的“汽车级芯片的技术突破与产业化发展”技术讨论论坛上发表了精彩演讲。

以下为现场演讲:

大家好，今天很荣幸受邀分享灵明光子的进展。我们报告的主题是SPAD dToF的测量方法，它是未来数字社会的眼睛。在这里，我们将重点分析这种测距方法如何帮助汽车和消费者感知相辅相成。

首先给大家介绍一下dToF。DToF是一种深度测量方法，相比超声波和毫米波，在汽车上的应用尤其广泛。但是这两种方法波长都比较长，很难对物体进行精确建模。当我们真的想知道确切的情况和距离或位置时，我们需要光学波段。这里有几种不同的方法，其中一种类似于人眼和动物眼。它的连接很简单，但是只能测量，很难做到精确测距。对于结构光，最早应用于苹果手机的FaceID，现在用于人脸识别和智能解锁。它可以真正实现通常的三维成像，包括测距、定位和建模。这就是我们常说的飞行时间法。分为两种方式，一种是间接飞行时间法，称为iToF，一种是直接飞行时间法，称为dToF。间接飞行时间法的工作原理与相机接近，相机发射连续波，利用波发射和接收后的相位差来间接计算物体的距离。然而，直接飞行时间法相对简单并且……ude，发射大范围的脉冲光，接收脉冲光，从而计算光在飞行中的时间。所以相比iToF，dToF的方法更直接，当然它带来的技术挑战也更困难。

就行业而言，dToF其实是目前最前沿的技术趋势。首先，在苹果手机和iPad、iPhone12、iPhone13Pro、Pro Max系列中，都搭载了基于SPAD的DTOF芯片，包括手机，包括未来的AR、VR、虚拟现实、增强现实等应用。另一方面，单光子的奇迹，相对于MOSFET的激光雷达，逐渐推向市场。索尼采用3D堆叠技术，实现了低成本高性能的远距离车载固体激光器。我们可以看到，对于行业龙头企业，无论是苹果还是索尼，布局分别以消费和汽车为代表。

这里我们简单介绍一下SPAD和dToF直飞法的工作原理。一般来说，传统的探测器接收一个光脉冲，电信号和光信号是一致或接近的。但是，单光子探测器的工作原理并不是这样。对于单个光子，比如苹果手机，测量像素距离需要20万个光脉冲。在每个周期中，当接收到光脉冲时，它们在每个周期中仅启动一次。但是每次出发，我们都会记录出发时间和真实位置，这叫赶时间。重复200，000次后，脉冲时间逐渐绘制成直方图，它实际上反映了接收器接收到的光信号。由此可见，任何单光子的信号技术都是非常庞大的。可以说，任何一个像素成为一个统计直方图，都需要20万个18位或者更高的位，所以它的实际数据量大约是iToF或者其他SAS相机的100-1000倍甚至上万倍。但是这个统计直方图给我们带来的是大量的统计数据，所以我们不仅知道目标物体的飞行时间在哪里，还知道它的前方是否有透明物体。比如像手机上玻璃的改版或者激光雷达的玻璃保护壳，我们也知道镜头脏不脏。同时我们也知道在视野和像素内还有其他的干扰，我们也可以准确的知道环境光的噪声有多大。

所以，这里我们希望打个简单的比方。比如我们在iToF和dToF中使用商用芯片。首先我们的工程师制作一张纸，这张纸应该是平面的，在dToF中显示，但是在iToF中会出现棋盘图的效果，体现在这张纸的高度波动上，所以这对实际物体的测量有一定的影响。同时，刚才也提到了多径干扰的问题。在右边的实验中，我们展示的是iToF放在桌子上，工程师的材料始终没有变化。但是当黑纸被拿走的时候，工程师的位置因为iToF的多径干扰而发生了很大的变化，但是对于dToF来说，就不存在这个问题了。所以从这个角度来说，dToF可以比iToF有更准确的测量效果。

所以在这里，无论什么样的测试方法，无论对于单点还是散点还是大阵列还是扫描成像介质，dToF都可以考虑到。基于刚才的陈述和工作原理的介绍，我们对iToF和dToF做了一些简单的比较，其中dToF代表了低功耗、高标准的特点，同时由于它对微弱信号非常敏感，在室外强光下可以实现更好的室外测距。刚才也说明了iToF受多径干扰，所以dToF在测量这些点的外部数据点时比iToF更准确。但这也意味着，一旦任何一家公司突破了这些系统和芯片的技术护城河，就意味着存在非常大的技术壁垒。我们灵明光子也希望成为dToF的领导者。对于iToF来说，技术成熟，与相机结合，所以索尼占据了大部分市场份额。

这里也要介绍一下以索尼为代表的在激光雷达中积极使用SPAD技术的芯片厂商。dToF在汽车上的应用到底是怎样的？这里简单总结一下。在激光雷达方面，我们认为室外激光雷达包括两个维度，包括远距离能看到150 -600米的激光雷达和近距离能看到360度左右的激光雷达。在车上，无论是驾驶员监控系统还是智能……t交互识别与否是大阵列dToF传感器能给市场的东西。

在这里，我们也对车辆上的激光雷达做了一个简单的总结。第一，典型的后置式激光雷达布局，因为安全事故是公司日常运营非常重要的考核标准，我们必须尽可能避免任何安全问题。所以这样的公司采用的激光雷达方案是机械旋转的360°激光雷达，要求的要求是你能看的越远越好。对应汽车周围的激光要求相对较低，要求10米以上或者可以用摄像头监控。对于国产乘用车来说，可以说其前置激光雷达的布局并不完全是一个思路。第一，对于长距离激光雷达，其实际应用距离一般为国产乘用车150m-300m左右。然后车周围还应该有一圈360°激光雷达，用于测向和碰撞雷达。

我们对激光雷达的不同场景进行了分类，在实际使用场景中，前视激光雷达、智慧停车周边360°障碍物雷达和城市交通中防止外卖小哥碰撞的转弯，各方面都搭配了测试车的远距离激光雷达和周边360°障碍物雷达。还有其他几种情况，自然是以远程激光雷达为主，侧向激光雷达是平行的，同时也是平行的。郊区路面是更复杂的环境，你可以看到基于dToF的激光雷达，可以帮助智能汽车更加智能，无论是在高速应用场景还是低速应用场景。

所以未来无论是电动车还是汽油车，我们都会认为智能驾驶、自动驾驶或者辅助驾驶领域会出现三种车载雷达。FMCW模式基于150波段，通常可以看到更远的距离，例如，大约300米至600米的距离。在这种使用场景下，成本相对更高，所以高成本对应高性能。我们的观点是基于FMCW激光雷达，最后其实是针对欧美的高速无限制使用。另一种是基于大货车，因为刹车更强，安全要求更高。在这种情况下，当然它的成本相对要高很多。相应的，两种混合固态雷达，主要是SiPM-MEMS转镜，和宝马的方案差不多，但是不管是哪种方案，半固态激光雷达方案，我们认为在短期的国产乘用车远程方案中，距离是1维和2维，扫描。

对于纯固态方案，这里没有扫描器件，发射机是SPADIS-VCSEL方案。在这种情况下，我们认为在纯固态使用场景下，射程可以达到200m以上，但主要距离还是在30-50 m左右，所以对于国产乘用车来说，远程激光雷达是基于半固态转镜+MEMES的方案。对于纯固态方案，更适合做360°抗障碍激光雷达。当然，你可能会说，从一个产品的想法到量产车的实现，需要两年时间。在这个过程中，对于任何创业公司，或者对于任何团队，都是巨大的考验。但是，我们可以说，基于单光子的dToF除了车载激光雷达之外，在很多领域都有应用。除了刚才提到的激光雷达和智能驾驶舱，在工业、物流和消费场景中也有应用。其中，单个大阵列所呈现的3D直接图像和抗强环境光的能力，不仅有助于智能制造和工业制造，也促进了XR和VR虚拟现实的融合。因为在未来的消费领域，需要越来越多的3D数据采集，从而实现3D直播或者更多的3D世界的人机交互。

在这里，我们还要介绍一下灵明光子。我们很高兴使用先进的单光子SPAD技术来开发用于手机和激光雷达的高性能dToF3D传感器芯片。至今成立4年多，总部在深圳，在上海张江设有办公室，员工100人。

刚才我们介绍了SPAD+芯片在汽车各个方面的应用。这里也要介绍一下灵明光子最著名的3D堆叠SPAD芯片——灵明光子的三条产品线。我们在去年7月推出了国内首款3D芯片，也是国内唯一一家将这款芯片送到客户手中进行评估使用的公司。对于这种芯片方案，一方面，它类似于苹果手机消费者的需求，…d同时也是以索尼的lidar为代表的远距离包括近距离避障方案。这是一个3D叠加方案，由灵明光子提供。同时，基于这个方案，也就是刚才给大家介绍的远距离激光雷达，产品形式是硅光子SIPM倍增管，这是世界领先的性能，预计今年年初要完成车标认证，以便给激光雷达公司供货。除了这两条产品线，还有第三条产品线。主要应用是有限的dToF芯片。对于这个芯片，苹果在7Plus就开始用了，更像是国产替代。我们希望它能更好。

这里也简单介绍一下灵明光子的产品现状。首先，我们推出了全球最高的PDE，达到20%，超低串扰，一般工况只有5%左右。有望通过AEC-Q102车辆规范认证。这里，我们也做一个简单的对比。灵明光子五代最好的表现就是全面超越日本滨松。同时，我们的性能系数在很大范围内优于国际竞争对手。必须用在车上，还能通过AEC-Q102认证，还会有第三方认证。

第二个产品是3D堆叠SPADI大面积阵列，分辨率为SK微连接。这是第一代芯片，也是目前世界上最好的产品。在这里，我们可以清楚地看到中距离成像的原始人脸，成像状态和人像。在这里，我们也用在物流的使用场景中。正如我们所看到的，它可以测量集装箱的物理体积，从而帮助卡车估计可以预装多少额外的货物。

第三个产品其实是相对而言的，同样适用于智能手机自动对焦、精神感应以及各种家居应用。

所以，总的来说，灵明光子的战略眼光是分不同阶段的。我们认为基于SPAD dToF单光子探测器和dToF的工作原理，其整个产业发展分为三个阶段。第一阶段:蓄力，进行更多的基础积累。第二阶段:摔跤。现阶段希望以产品为载体，积极稳妥地开拓市场。第三阶段:赢。2026年，无论是车载手机，还是智能眼镜，都将大规模普及。现阶段希望除了技术壁垒和产品壁垒之外，还能制造出商业壁垒和市场壁垒，从而真正让灵明光子成为3D传感领域的世界级领导者。

这是我这次给你的报告，谢谢你的聆听。谢谢您们。

(注:本文根据现场速记整理，未经发言人审核。)

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