1969年，人类历史上个CCD（charge-coupled device，电荷耦器件）诞生。五年后，单芯片彩CCD成像原型问世。在随后的30年里，从业摄影到消费电子德宏家具封边胶临，CCD以对优势统了整个影像市场。

然而，历史的车轮从不为谁停留。1995年，NASA攻克了噪声与集成难题，CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor，互补金属氧化物半体）传感器迈过了产业化的门槛。此后，豪威科技实现单芯片量产，佳能出款CMOS业相机，而索尼则凭借背照式与堆栈式技术，改写了图像传感器的能边界。

再后来，iPhone 4次搭载背照式CMOS，引爆了手机影像革命。

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如今，这幕正在激光雷达行业重演。感知技术的进化永终点，当CMOS工艺走向成熟，单光子雪崩二管（SPAD）接棒，开启了下场革命。

速腾聚创CEO邱纯潮表示：“SPAD本质上是激光雷达域的‘CMOS’。”这种技术同源，让SPAD可以直接享受CMOS的技术红利。

2023年，华为款192线激光雷达线阵SPAD正式量产，数字化新品竞相涌现，能边界不断刷新。

近日，速腾聚创正式发布“创世”数字化架构及基于该架构的“凤凰”（对应车载前向主雷达）和“孔雀”（对应补盲和机器人三维视觉）两款旗舰SPAD-SoC芯片。

不仅如此，在2026北京车展上，吉利全新Eva Cab便宣布搭载这款全球个2160线数字化激光雷达，实现了“发布即上车”的产业落地。

有偶，2026年4月初，禾赛科技发布全球款6D全彩激光雷达感光芯片——“毕加索”SPAD-SoC。同时，禾赛ETX系列激光雷达将搭载“毕加索”芯片进行升，支持4320线全彩4K清感知，并计划于今年下半年实现量产交付。

4月21日，速腾聚创正式发布“创世”数字化架构及基于该架构的“凤凰”和“孔雀”两 款旗舰SPAD-SoC芯片。图为“孔雀”芯片。资料图

数字化架构来临

“为什么长期以来，激光雷达都是用‘线数’来定义，而不是像摄像头样用‘像素’来定义？”邱纯潮提出这问题。

这是因为德宏家具封边胶临，激光雷达初线数很低，根本谈不上“成像”，只能实现基础的障碍物探测。

回顾技术演进，模拟架构的激光雷达依赖分立器件堆砌能，系统冗余复杂，存在两大不可突破的天花板。个是成本与分辨率的线绑定：分辨率每提升档，硬件成本便相应增加，线数越多，器件越多，能和成本呈线上涨。二个是物理体积限：元器件堆得越多，体积与功耗越，这也是行业长期认定128线是模拟激光雷达能终点的根本原因。

邱纯潮谈道，模拟架构的128线激光雷达，是堆料的终点，成本和能成为了法逾越的天花板；而数字架构的192线，只是能的起点。它站在标准半体坐标系里，能跟着摩尔定律持续迭代。基于数字化架构的激光雷达，可以轻松突破2000线，依然维持尺寸不变，按线数折，成本上又有个量的下降。在保持相近体积、相近成本约束的前提下，只要芯片制程持续提升，能就会不断提升。

SPAD与CMOS同为标准数字架构，其能提升来自芯片制程进步，而非分立器件堆料。随着制程升，SPAD芯片的能将在指数型提升的同时，单位成本持续下降，具备典型的半体摩尔定律特征。

因此，SPAD可谓是站在巨人的肩膀上的创新，它几乎不需要门的产线，可以复用主流半体晶圆厂和成熟工艺设备。

激光雷达图像化发展不可逆

历史早已印证，CMOS芯片向广泛消费者普及前，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+整机体化的全栈优势，挤压了纯芯片玩的生存空间。

另个角度，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，也会绑定能上限，保温护角专用胶丧失迭代主动权。

回看摄像头行业过往，大批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。

邱纯潮预见，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，才能长期站稳端，掌握主动权。再往长远看，当车载、机器人市场成熟，芯片能力会外溢到广阔域，整个产业生态可能会分化。这条路，摄像头行业已经替我们走过遍。

未来产业将清晰分化为两类玩：类是芯片主者，定义能、功耗、成本、分辨率，制定产业规则，掌握核心利润，如同今天的索尼。

二类是芯片能力的代工/模组厂，只能做整、做营业额，赚加工费，法定义体验，法主行业。所以，芯片不仅决定代差，还决定未来的生态位。

从市场的角度看，128线激光雷达分辨率约15万像素，2000线激光雷达分辨率约400万像素，而参考主流车载摄像头为800万像素，激光雷达像素还有巨大的上升空间。

另面，激光雷达图像化发展不可逆。技术进步、法规趋严及消费者对安全体验的需求，将共同动激光雷达进入像素的图像化阶段，这是支撑阶自动驾驶感知能力的硬要求，是不可逆的产业趋势。

图像化主雷达将应用于不同别的自动驾驶。论是L2还是L3，车辆都面临速行驶、小目标识别和安全制动等同类需求，图像化主雷达规格不会因辅助驾驶等不同而降配，类似8MP前视摄像头已在L2/L3趋同。

从单颗到多颗，参考摄像头从倒车影像的1颗、全景环视的4～5颗，再到阶智能驾驶的10～15颗的发展历程，激光雷达也将经历从单颗主雷达，到“1主+N补”的配置增长，Robotaxi已率先验证该趋势。

邱纯潮强调，“模拟架构从来不是不优秀，它只是像个时代的优解，却不是下个时代的优解。”随着速腾聚创、华为、禾赛科技等玩加入，“千线”竞赛已成行业新主线。而在这关键转折点，掌握核心芯片技术的企业，疑将主未来十年的产业格局。

未来融传感器野望

事实上，论是CMOS芯片还是SPAD芯片，它们本质上都法直接“看见”颜，输出的都是灰度图。

但历史的发展始终有迹可循：要让传感器真正呈现彩，就须加入个关键的光学组件——彩滤光片阵列（CFA）。

CFA并非新兴技术，甚至不属于新工艺范畴，它实质上是CMOS技术为SPAD带来的行业红利。

因此，感知行业的下步的重要进化将会是RGBD（彩度传感器），这是发展终融传感器的由之路。

RGBD即“RGB彩图像+Depth度信息”的融数据格式，其中R（红）、G（绿）、B（蓝）代表每个像素的彩信息，D（Depth）代表该像素对应的三维空间距离。

邱纯潮表示，SPAD与CFA技术的结形成了具价值的RGBD传感器，这将动感知能力迈向新的维度。

当每个像素都能同时提供精确的几何信息与对应的彩信息时，马斯克所担忧的“摄像头与激光雷达的选择”问题便迎刃而解。这技术从根本上攻克了不同数据源的融难题。

由此，自动驾驶汽车将能自信地驶过有倒影的水坑，机器人也能自如地抓取镜面反射物体，安摄像头则可在暗环境下正常运行。这项技术将开辟广阔的应用前景，动行业入消费市场，并有望逐步取代传统CMOS摄像头的应用场景。

值得注意的是，这切都建立在SPAD芯片拥有足够分辨率的基础之上。如果像素密度不足，强行集成滤光片阵列，会致彩信息的细节严重不足，同时，也可能因光子利用率的降低，影响度信息的整体质量与可靠。这样的RGBD，只会是噱头，难以产生真正价值。

邱纯潮坦言，即便达到今天的技术水平，强行上芯片RGBD还不够成熟。这也是公司不惜代价，持续耕分辨率SPAD芯片的核心原因之。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作出的核心贡献。

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