据世界卫生组织称，每年有 130 万人因车祸死亡。这就像每年失去布拉格市一样。改用配备各种电子传感器和先进计算机掌舵的自动驾驶汽车和卡车可以挽救无数生命。尽管投入了大量的研究资金并取得了相当大的技术进步，但将这种有前景的技术交到人们手中仍然很困难。
那么，自动驾驶汽车什么时候才能真正开到你附近的车道上呢？答案部分取决于此类汽车是否需要一种称为激光雷达的传感器，激光雷达是“光检测和测距”的缩写。大多数开发自动驾驶汽车的团队都将激光雷达视为安全操作所需的传感器套件的关键部分，因为它可以比摄像头更保真地构建车辆环境的详细 3D 地图。
不过，埃隆·马斯克一直在推动特斯拉采用有争议的仅使用摄像头的自动驾驶方法。马斯克在 2021 年发推文称：“人类通过眼睛和生物神经网络来驾驶，因此摄像头和硅神经网络是实现自动驾驶通用解决方案的唯一途径，这是有道理的。”大多数激光雷达传感器的机械复杂性和 高成本很久以前，每辆车的价格就会增加数万美元——这无疑有助于塑造马斯克的观点。早在 2016 年，他就宣称“所有出厂的特斯拉汽车都配备了 5 级自动驾驶所需的硬件”——这意味着仅配备摄像头和计算机的汽车就具备了完全自动驾驶所需的硬件。
Analog Photonics 公司 于 2016 年从麻省理工学院分离出来，我们和公司的其他人希望打破这一僵局。我们正在开发一种微型芯片级相控阵激光雷达，有望降低成本并简化集成。
从雷达到激光雷达
如今，超过一半的新车配备了一个或多个雷达传感器。这些传感器是固态的，每个制造商的成本不到 100 美元，而且足够小，可以不显眼地放置在车辆周围。它们用于多种用途，包括自动紧急制动和自适应巡航控制，以及车道保持和其他先进的驾驶员辅助功能。
但情况并非总是如此。 早期的汽车雷达体积庞大，机械操纵，发射短脉冲无线电波，性能有限。但汽车雷达转向电子扫描和连续波发射带来了性能提升和成本降低，从而迎来了它们的广泛使用。
激光雷达现在正在经历同样的演变。该技术于 2016 年左右开始成为头条新闻，十年前参加DARPA 挑战赛的车辆上的激光雷达传感器取得了成功，许多公司开始为 自动驾驶汽车开发定制系统。这些系统往往是由现成的组件组装而成。
这些第一代激光雷达的作用也仅限于此。旋转镜或扫描镜导致其成本高昂，并使其难以集成到车辆中。它们还存在可靠性问题，其脉冲操作会在阳光直射的情况下出现问题，并导致对邻近激光雷达干扰的固有敏感性。因此，现有的激光雷达传感器无法满足汽车行业严格的性能、可靠性和成本目标。
汽车制造商正在寻找高性能、长距离激光雷达传感器，每个传感器的成本低于 500 美元。虽然激光雷达制造商已经取得了进展，但该行业还没有达到目标。
我们公司选择通过设计完全构建在芯片（由普通硅制成的光子集成电路）上的激光雷达传感器来正面解决这些问题。它没有移动部件，无需外部硬件即可产生、发射和接收光。其微小的尺寸使其可以轻松融入道路上最时尚的汽车的车身中。
激光雷达很像雷达，但它在光谱的红外部分工作，波长通常在 905 至 1,550 纳米之间（汽车雷达的波长为几毫米）。这种波长的差异使激光雷达具有更好的空间分辨率，因为从传感器发出的波可以更紧密地聚焦。
