
4月21日股票免费配资,RoboSense速腾聚创在深圳举办2026 Tech Day技术开放日,首次系统性公开芯片战略演进路线与技术成果。
现场,两款基于全新“创世”数字化架构的旗舰SPAD-SoC同步亮相:凤凰系列定位单片原生超高线数,孔雀系列定位全固态高分辨率超大面阵。两款芯片将于2026年内量产落地。
凤凰芯片是全球首颗原生单片集成2160线的车规级SPAD-SoC,点云细腻度已超越400万像素摄像头。
性能方面,最远探测600米。它可看清150米以外13×17厘米的纸盒,小目标探测能力远超行业主流。
孔雀芯片则是行业可量产的最高规格全固态面阵SPAD-SoC,集成640×480高密度SPAD阵列,实现VGA级三维感知。最近探测距离小于5厘米,实现近身零盲区。
新发布的“创世”数字化架构名为Eocene。它是一套可快速演进、持续迭代的SPAD-SoC芯片平台。
速腾聚创表示,在过去几十年,CMOS让摄像头无处不在。未来几十年,速腾聚创将推动三维感知走向一个和摄像头一样无处不在的时代,走进每一辆车、每一个机器人、每一个物理AI终端。
当激光雷达也能“成像”
为什么长期以来,激光雷达都是用“线数”来定义?而不是像摄像头一样用“像素”来定义?在此次会上,速腾聚创CEO邱纯潮率先抛出这个问题。
邱纯潮指出,激光雷达最初线数很低,根本谈不上“成像”,只能实现基础的障碍物探测,这是它用“线数”而非“像素”定义的根本原因。
后来发展到128线,能力进化,能检测常见的车辆、行人,还能识别一些异形障碍物。而数字化带来的高分辨率突破,正在将这种“安全”能力推向新的高度。
比如,如果要在120米距离,识别出一个只有13厘米高的物体,比如高速上散落的一个小盒子、一块石头,那么系统的角分辨率必须小于等于0.025度。对于一个垂直视场25度的激光雷达而言,这意味着需要上千条扫描线。
“当线数达到2000线,我们便进入400万像素级的三维感知世界,实现近2K的高清点云成像。继续发展到4000线,则将对应800万像素,达到真正的4K标准。”邱纯潮说,届时,激光雷达提供的超高精度三维数据,能与摄像头提供的丰富色彩信息实现更深度的融合,构建远超当前技术的精细模型。
其实,车载摄像头也经历过这样的发展历程:摄像头从早期模糊的30万像素,发展到130万乃至400万像素,所能支持的行车速度也越来越高,再到如今主流的800万像素,可以支持更高等级的自动驾驶,可以说像素提升直接决定了“看得更清、看得更远”,从而解锁了更高级的辅助驾驶功能。
类似,数字化性能突破也成为感知能力升级的必然前提。对激光雷达而言,从几十线到上千线只是开始。随着芯片遵循摩尔定律迭代,它的“像素”提升空间巨大。这将推动它从一个障碍物检测设备,演进为物理AI系统中的关键数据源。
实现彩色看清世界
在邱纯潮看来,如果每个像素都同时提供了精确的几何信息和对应的色彩信息,那么,特斯拉创始人马斯克所担心的“信摄像头还是信激光雷达”的问题,就不再是问题。
“这从根本上解决了不同数据源的融合难题。”邱纯潮说,从此,汽车可以自信地跨过有倒影的水坑,机器人可以自由拿起镜面反射物体,安防摄像头可以在极暗环境中运作,激光雷达将打开无数的新应用空间,推动行业进入更广泛的消费级市场,甚至逐渐取代CMOS摄像头的应用场景。
他强调,此次发布的凤凰芯片,到目前为止,已经可以实现业界最高分辨率,让SPAD芯片像素提升到RGBD可以接受的应用范围,是激光雷达核心芯片厂商能为这个产业做出的最核心贡献。
同时积累工程经验,持续提升SPAD芯片的像素密度与集成度。“我们坚信,唯有通过底层芯片性能的不断突破,才能最终模糊激光雷达与摄像头的应用边界,指向一个真正融合的感知未来。”
他透露,RGBD传感器会在2027年底前正式发布。它很可能成为下一代物理AI的“超级传感器”,能凭借100% 一一对应的像素级“彩色+深度”的双重信息,实现前所未有的感知能力,从根本上改变机器和人感知与记录世界的方式。
“1+N”多雷达配置成行业共识
邱纯潮认为,激光雷达也会和摄像头一样,搭载数量一路上升。
早期,汽车也只是采用一颗摄像头做倒车辅助。当行业实现全景+车道偏离/碰撞预警的时候,摄像头搭载量变成4—5颗。而随着ACC、AEB、AVP等高阶智驾功能的引入,搭载量一下子暴涨到10—15颗。
“可以预见,激光雷达的装配量必将像当年摄像头一样,完成从‘单颗单功能’到‘多颗多功能’的进化。”邱纯潮说:行车时,主要依靠1颗前向主雷达,保障核心的前向远距感知与行车安全;泊车时,则需增加补盲雷达,专门应对近场低矮、细小尺寸障碍物,并重点解决负向障碍物与悬空障碍物等长尾场景。
若未来实现全场景自主召唤,更需在车辆四周部署多颗补盲雷达,形成360°无死角覆盖,确保任意方向的近场感知均安全可靠。在迈向高阶自动驾驶的进程中,“1+N”的多雷达配置已成为行业共识。
为何要自研芯片
一个激光雷达企业,为什么要如此强调自研芯片?
邱纯潮对此解释,这场数字化革命,本质就是芯片能力的革命。像素、成像质量的比拼,最终都是芯片级的竞争。
当前汽车、机器人场景下,激光雷达仍在快速迭代,这种快速爆发的背景下,行业无法形成摄像头那种成熟的、芯片+组装的明确分工。如果只做芯片、不靠近终端应用,很容易错判未来需求,定义出落后一代的产品。
同时,如果只懂芯片器件、不懂系统工程,就分不清芯片与整机的能力边界,无法保证系统点云质量。
他举例说,CMOS芯片在普及前,大量纯芯片企业匆匆地来、匆匆地走,核心原因就是市场早期规模有限,头部厂商凭借芯片+整机一体化的全栈优势,挤压纯芯片玩家的生存空间。
另外一个角度,很多跨界企业想靠现存公版芯片入局数字化激光雷达,做组装的生意,但缺少系统与算法能力,做不出优质点云成像;即使有系统积累的传统激光雷达厂商,依赖外购公版芯片,也会绑定性能上限,丧失迭代主动权。
回看摄像头行业过往,大批无自研芯片的组装厂商,因为没有核心壁垒,要么出局、要么沦为低端代工。可以预见激光雷达行业,也会重复这条规律:前期只有芯片+系统全栈自研,才能长期站稳高端,掌握主动权。
“芯片不仅决定代差,还决定的是未来的生态位。”邱纯潮说,今天有没有芯片,决定能不能领先;明天有没有芯片,决定在产业链站在什么位置。
南方+记者 郜小平
【作者】 郜小平
【来源】 南方报业传媒集团南方+客户端股票免费配资
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