激光雷达芯片进入发展快车道

　　每年有130万人死于交通事故。这相当于每年失去一个布拉格城市的人口。采用由各种电子传感器和复杂计算机控制的自动驾驶汽车和卡车或许可以挽救无数的生命。尽管有大量的研究投入、长足的技术进步，但要将这项具有发展前景的技术交到人们手上却很困难。那么，自动驾驶汽车何时才能真正出现在我们身边的车道上呢？答案部分取决于这种汽车是否要有一种被称为激光雷达的传感器。大多数开发自动驾驶汽车的团队都将激光雷达视为实现安全操作所需的传感器套件的关键部分，因为它构建的车辆周围环境3D地图的保真度比摄像头更高。

　　但是，埃隆•马斯克却一直在推动特斯拉采用一种有争议的自动驾驶方法，即仅使用摄像头。马斯克在2021年发推文说：“人类驾驶使用的是眼睛和生物神经网络，所以摄像头和硅神经网络才是实现自动驾驶通用解决方案的唯一途径。”大多数激光雷达传感器的机械性复杂和成本高（不久前，可能使每辆车的价格增加数万美元），这无疑推动形成了马斯克的观点。早在2016年，他就宣布“所有出厂的特斯拉汽车都具备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已经具备实现完全自动驾驶所需要的条件。

　　7年过去了，在经历了多次撞车事故之后，特斯拉仍未超越2级自动驾驶，交通安全专家开始质疑马斯克拒绝激光雷达的做法。不过，使用昂贵的传感器会减缓高级驾驶辅助系统和全自动驾驶的推广。但是，将这些传感器的成本降低到汽车制造商满意的水平，仍然是激光雷达制造商难以实现的目标，他们还必须考虑如何将这些设备添加到汽车上，而不影响车辆的美观。

　　我们和Analog Photonics公司（2016年拆分自麻省理工学院）的其他同事希望打破这一僵局。我们正在开发一种微小的芯片级相控阵激光雷达，有望削减成本和简化集成。在本文中，我们将解释所遇到的一些技术挑战，以及我们如何一步步迈向商业化。

　　目前，超过一半的新车配备了一个或多个雷达传感器。它们属于固态传感器，每个成本不到100美元，而且体积小，可以隐蔽地放置在车辆上。它们有多种用途，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高级驾驶辅助功能。

　　然而情况并非一直如此。早期的汽车雷达很大，采用机械操纵方式，发射短脉冲无线电波，性能有限。但自从采用了电子扫描和连续波发射后，汽车雷达的性能提升、成本下降，迎来了广泛的应用。

　　激光雷达现在正在经历同样的演变。这项技术在2016年左右开始受到关注。10年前的美国国防高级研究计划局（DARPA）挑战赛中，有安装激光雷达传感器的参赛车辆取得了成功，受此启发，许多公司开始为自动驾驶汽车开发定制系统。这些系统往往由现成的元件拼凑而成。

　　这些第一代激光雷达只能做到这一步。旋转镜或扫描镜提高了成本，并使它们难以集成到车辆中。它们的可靠性也存在问题，脉冲操作在阳光直射的情况下会出现问题，且容易受到相邻激光雷达的干扰。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、可靠性和成本目标要求。

　　汽车制造商正在寻找高性能、长距离的激光雷达传感器，且每个传感器的成本要低于500美元。虽然激光雷达制造商已经取得了进步，但这个行业尚未发展到这一步。

　　我们公司选择正面解决这些问题，设计完全构建在芯片上的激光雷达传感器。这种芯片是由普通硅制成的光子集成电路，它没有活动部件，无需外部硬件即可产生、发射和接收光线。而且它的体积很小，无论造型多么漂亮的汽车都可以很容易地把它安装到车身上。

　　激光雷达与雷达很像，但它的工作范围是光谱的红外部分，波长通常在905到1550纳米之间（相比之下，汽车雷达的是几毫米）。这种波长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聚焦得更紧密。

　　与大多数早期雷达一样，大多数早期汽车激光雷达使用了所谓的“飞行时间检测”。它发出一个电磁能量短脉冲，击中物体后反射回传感器，传感器会测量脉冲完成这一往返过程所需要的时间。接下来，装置会利用光在空气中的已知速度来计算与物体之间的距离。这些系统都有一些固有的局限性，尤其是基于这种原理构建的激光雷达容易受到阳光和来自其他激光雷达光脉冲的干扰。

　　大多数现代雷达系统采用完全不同的工作方式。它们并不发出脉冲，而是连续发射无线电波。这些无线电波的发射频率也不是固定的，它们会在一个频率范围内来回扫动。

　　要理解为什么这样做，我们需要知道当两个不同频率的信号以不完全叠加的方式组合在一起时会发生什么：将产生两个新的频率，即最初混合在一起的两个频率的和与差。这一过程被称为“外差法”，于1901年首次展示，此后广泛应用于无线电设备。

　　调频连续波（FMCW）雷达的原理是，当两个不同频率的信号以这种方式混合时，产生的信号频率为前两个信号的频率之差。调频连续波雷达在输出信号（实际上是其衰减版本，通常称为“本地振荡器”）和反射信号之间进行混频，二者频率不同，因为输出信号会在一个频率范围内扫动。因此，当反射信号返回传感器时，输出信号的频率将与反射波首次离开雷达天线时的频率不同。

　　如果反射信号往返时间很长，那么频率之差就会很大。如果反射信号只需要很短的时间就能反射回来，那么频率之差就会很小。因此，输出信号和反射信号之间的频率差异可以用来衡量目标距离。

　　虽然调频连续波系统比基于飞行时间的系统更加复杂，但它灵敏度更高，基本上不受干扰，除了测量与目标的距离之外，还可以用来测量目标的速度。

　　汽车激光雷达现在也采用了类似的方法。调频连续波激光雷达会稍微改变发射光的频率，从而改变它的波长，然后将反向散射光与发射光频率上的本地振荡器相结合。通过测量接收光和本地振荡器之间的频率差，系统可以确定与目标的距离。此外，还可以提取移动目标的多普勒频移，展示目标靠近或远离传感器的速度。

　　这种能力有助于快速识别移动目标和区分以不同速度移动的紧密间隔的物体。速度测量还可以用来预测其他车辆的移动，甚至感知行人的姿势。飞行时间系统无法提供这个额外维度的数据，因此调频连续波系统有时也被称为“4D激光雷达”。

　　正如你所想象的，调频连续波激光雷达系统使用的激光源与飞行时间系统非常不同。调频连续波激光雷达连续发射光，并且这种光具有相对较低的峰值功率。激光功率水平类似于许多通信应用中使用的功率水平，这意味着光可以由光子集成电路产生和处理。这个微小的激光系统是实现芯片激光雷达的关键因素之一。

　　我们设计的光子集成电路可以使用光刻法在300毫米直径的标准晶圆上制造，就像大多数集成电路一样。因此，我们可以利用互补金属氧化物半导体制造业的成熟技术，将完整的激光雷达系统所需的各种光学组件组合在芯片上：激光器、光放大器、波导、分光器、调制器、光电探测器，以及我们的光学相控阵。

　　半导体制造的经济性削减了这些元件的成本。将它们全部集成在单一芯片上也有助于成本的降低。你看，所有的激光雷达系统都会发射光和接收光，所以发射和接收光学系统必须很好地对准。在用分立光学元件构建的系统中，精密直准的需求增加了复杂性、制造时间和成本。如果没有精密对准，激光雷达可能会失效。而光子集成电路具有内在精密直准的特性，因为运载光的波导是通过光刻印刷定义的。

　　虽然有一些公司也在努力开发基于光子集成电路的激光雷达，但只有Analog Photonics公司解决了单芯片激光雷达不需要以机械方式扫描场景的问题。我们使用光学相控阵取代机械扫描，以电子方式来控制光束方向。

　　扫描是激光雷达的一个重要方面，也是这项技术的关键挑战之一。系统通过一束或多束激光束扫描场景，构建其周围环境的图像。为了快速探测和识别目标，激光雷达必须快速扫描整个视野，以足够高的分辨率来区分不同的物体。

　　最初，激光雷达传感器扫描通过旋转传感器或在光束路径中引入旋转镜。其结果是硬件既笨重又昂贵，且往往不可靠。

　　虽然一些雷达采用机械方式指向它们的天线，这在机场和码头上很常见，但还有一些雷达使用相控天线阵列，以电子方式操纵雷达波束。这项技术调整每个天线发出信号的相位，使得无线电波的相互干扰在一个方向上是建设性的，而在其他方向上是破坏性的。通过调整每个天线的信号相位，雷达可以改变这些信号建设性地组合形成波束的方向。

　　电子相控阵是汽车雷达首选的波束控制技术。我们认识到相控阵的物理特性适用于电磁波谱的所有频率，包括光学频率，因此决定在固态激光雷达中使用这种方法。在美国国防高级研究计划局“模块化光学孔径构建模块”（MOABB）计划的援助下，在几家汽车合作伙伴（尚不能透露其名称）的帮助下，Analog Photonics公司开发了片上光学相控阵。

　　在这些阵列中，芯片顶部的表面既用作发射孔，也用作接收孔，这是能量离开和返回芯片的地方。片上光学移相器和发射器由定制的电子设备单独控制，控制极窄光束的方向，光束的宽度只有几毫米。

　　要获得足够大的有效转向范围，需要数千个间隔紧密的移相器。例如，对于工作波长为1550纳米的激光雷达，移相器必须相距1.5微米，才能实现60度的转向范围。

　　你可能想知道这种光学相移是如何完成的。它需要改变芯片中许多微米级光波导透明材料的光学特性，这些光波导将光从产生光的激光器引导到发射光的孔径。如果能够改变波导材料中的光速，就能改变离开波导光波的相位。

　　这里的材料就是硅，对于红外波长的光来说，它是透明的。改变硅中光速的一种方法是让声波穿过它，这是华盛顿大学研究人员正在研究的一种用于激光雷达的技术。另一种方法是改变温度：硅越热，通过它的光越慢。这就是热光移相器背后的原理。

　　由于一块芯片上有数千个移相器，因此要确保每个移相器的功耗低到只有几微瓦，这一点很关键。这在加热的情况下很难做到。为此我们避开了加热需求，采用电光而不是热光移相器。这种方法还使我们能够更快地改变光束方向，以超过每秒一百万条扫描线的速度穿越视野。

　　尽管如此，还要克服一项挑。