11月24日，禾賽科技舉辦了2025技術(shù)開放日活動。主題是不再是大家常見的線數(shù)、分辨率、距離、尺寸等顯性因素，而是一些看不見的隱性技術(shù)與問題。禾賽科技聯(lián)合創(chuàng)始人及首席科學家——孫愷對激光雷達的上限與下限、技術(shù)解法進行了詳細分享。

會后，RoboX還參與了禾賽聯(lián)合創(chuàng)始人及CEO——李一帆的對話環(huán)節(jié)，進一步了解了他對智駕和機器人領域的最新觀點。

（禾賽聯(lián)合創(chuàng)始人及CEO李一帆（左）、禾賽科技聯(lián)合創(chuàng)始人及首席科學家 孫愷（右））

對機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達的

三個「反共識」思考

孫愷回顧道，此前在機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達的開發(fā)過程中，圍繞其他廠商、媒體對其詬病的幾個問題，禾賽做了很多反市場共識的思考。

1、機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達過不了車規(guī)？

機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達和機械的唯一區(qū)別是，里面有一個電機?；诖耍藤愓也坏剿环宪囈?guī)的理由和可能性。果然，2021年禾賽的Pandar系列就順利通過了車規(guī)。

2、機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達是落后技術(shù)？

機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達最大的魅力在于，單顆雷達可以實現(xiàn)水平FOV360°的全覆蓋，這是其他任何類型的雷達都無法做到的。

實際上，時至今日，禾賽每年有10億的營收依然來自于機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達，而且毛利非常高。

3、機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達成本太高？

正如上述提到的，機械多線旋轉(zhuǎn)式激光雷達只是多了一個電機，而一個電機的成本也就幾十塊人民幣。

事實證明，禾賽今年的JT系列（機械多線旋轉(zhuǎn)式激光雷達）已經(jīng)裝在售價一萬人民幣不到的割草機上了，這意味著其售價也就是千元以內(nèi)的級別。

所有激光雷達

都是數(shù)字激光雷達

“‘數(shù)字化’有點像‘固態(tài)’的概念，說不明白是什么意思。激光雷達天然就有數(shù)字化屬性——顯然它們又不是帶顯像管、皮尺那樣的傳統(tǒng)設備。激光雷達有不同的發(fā)射、接收方案，例如會用到雪崩二極管、SiPM、SPAD等等，這些真沒有一個不是數(shù)字化的?！崩钜环f道。

孫愷表示，其實激光雷達的探測端和數(shù)碼相機非常類似，基本上市場上激光雷達的探測端都是接收光子信號轉(zhuǎn)化成電子，再把模擬的電信號轉(zhuǎn)化成數(shù)字電信號進行處理。

“從這個角度來說，所有的激光雷達都是數(shù)字的，當然其中也有模擬的部分?！?/p>

首先，發(fā)射端是數(shù)字轉(zhuǎn)模擬的過程——主控芯片對發(fā)射端的激光器進行時序、光強、通道、開關(guān)的信號發(fā)射，激光器是把電子信號再轉(zhuǎn)化成光信號向外發(fā)射。而接收端接收光子轉(zhuǎn)化成電子，也是模擬的過程。電子在數(shù)字化之后再進行信號處理，就是數(shù)字的環(huán)節(jié)。

“應該講，激光雷達有點像斑馬、熊貓，有黑也有白，有模擬也有數(shù)字，是完全交雜在一起的結(jié)構(gòu)?！?/p>

孫愷覺得，從這個角度來講，可以說所有的激光雷達都是模擬激光雷達，因為它有相當比例的模擬成分；但也可以說，所有的激光雷達都是數(shù)字激光雷達，因為它都有相當比例的數(shù)字部分。

至于另一種說法——「使用SPAD作為探測單元的激光雷達，才叫數(shù)字激光雷達」，孫愷也覺得這一理解并非完全正確。

2024年，禾賽時候收購了一家瑞士公司Fastree 3D，這家公司是全球最早開發(fā)SPAD激光雷達的公司，在2012年時就有了SPAD數(shù)字激光雷達，這也讓讓禾賽獲得了相關(guān)專利。2025年，禾賽發(fā)布的ETX中，使用了禾賽自研的SPAD 3D堆疊的一顆芯片。

孫愷稱，SPAD技術(shù)對于禾賽而言，只是根據(jù)市場需求的產(chǎn)品選項而已。

“為什么禾賽在SPAD方面積累不少，但ATX系列卻選擇了SiPM而非SPAD呢？其實SiPM和SPAD的底層非常類似，都是單光子探測器，只是背后的信號處理方式不一樣，接收光子的靈敏度其實是相似的，而且反而是SiPM有可能更高一點?！彼f道。

決定「下限」的隱性因素

孫愷認為，線數(shù)、測距能力、分辨率等參數(shù)只是冰山之上，而冰山底下的參數(shù)，比如說抗鬼影能力、雨天表現(xiàn)能力，多激光雷達抗干擾的能力等等，這些看不見的隱性參數(shù)才是對安全影響更大的。

這其中，「不誤報/不漏報」是激光雷達的一個安全下限，這一點一定要做到極致。

在這方面，傳統(tǒng)的SPAD方案仍存在問題：當車輛靠近一個高反目標物體時，周圍會出現(xiàn)很多雜散噪點，很容易誤觸發(fā)AEB。

“因為傳統(tǒng)SPAD方案的接收端是多通道并收的架構(gòu)，而且整個接收端幾百個通道分區(qū)數(shù)量非常少，往往是幾十個通道同時收光。當發(fā)射端某一個通道打到一個高反射率物體時，回來的光非常強，所以會把幾十個接收端的通道同時點亮，最后出現(xiàn)了高反膨脹，導致周圍出現(xiàn)很多點云的噪點?！?/p>

為了解決這樣的問題，不少廠商的解決方案是，有一套過濾的算法。當它探測到高反物體時，它會有一個算法，把一些點給濾除掉。但這容易把路上的人或車過濾掉，非常危險。

而禾賽采用的解法，是光子隔離技術(shù)——其所有發(fā)射通道和所有的接收通道都一一對應、互相隔離，讓各個通道之間只能接收到它應該接收到的光。這樣的話，A通道如果打到的是高反物體，B通道不會收到，所以不會出現(xiàn)高反膨脹，也不會產(chǎn)生因為算法上的誤濾除帶來漏報的結(jié)果。

李一帆總結(jié)道，行業(yè)的顯性指標會越來越接近，屆時玩家反而會越來越少。因為真正的不誤報/不漏報等隱性指標，才會是無法逾越的體系性鴻溝。

發(fā)布ATX煥新版+費米C500

據(jù)孫愷介紹稱，ATX煥新版正是具備了光子隔離技術(shù)，會在明年4月份正式SOP，目前訂單已超過400萬臺。

相比上代產(chǎn)品，ATX煥新版的性能、點頻和分辨率均有明顯提升（見下圖）。這讓它對小目標物的識別能力相比上一代，提升了2倍。

“明年有可能會出新的國標，國標對自動駕駛的安全要求會更高，測試場景所面臨的挑戰(zhàn)也會更大。我們認為這款激光雷達能夠匹配新國標對于智駕的需求?！?/p>

孫愷表示，在附水視窗情況下，ATX煥新版沒有出現(xiàn)明顯的高反屏障。但同樣條件下的傳統(tǒng)SPAD激光雷達方案，高反板會被極大地展開。

為了既守住安全下限，又拉高上限。禾賽在ATX煥新版的平臺中，會搭載自研的主控芯片——費米C500。這是一款基于RISC-V架構(gòu)的芯片，可以避免像國外某些廠商的IP授權(quán)。

費米C500將原先ATX里的MCU、FPGA、ADC三個芯片都集成在一款芯片里，可以提升可靠性，降低成本。在同等功耗的情況下，可以讓ATX煥新版點云的點頻提升1倍左右，性能提升1倍，但功耗不上升。

目前，在禾賽的產(chǎn)品里使用的自研芯片和半導體器件的總顆數(shù)已經(jīng)達到了1.85億顆，這使其也成為了名副其實的「激光雷達半導體公司」。

“我們是激光雷達、激光器、探測器、激光驅(qū)動器、前端處理芯片、ADC數(shù)字信號器和控制器七大關(guān)鍵部件全棧自研的一家公司，已經(jīng)有16款不同種類的芯片和半導體器件實現(xiàn)車規(guī)量產(chǎn)。”

正視問題，而非逃避問題

當李一帆提及老生常談的「純視覺」問題，他認為沒必要逼每個人都選擇激光雷達，有一兩家車企不用也屬正常。

針對近期有車企研發(fā)負責人提出激光雷達的噪點（誤報）等問題，李一帆坦言，噪點確實是對智駕有影響的，但這也是可以被解決的，不應為此「一刀切」逃避問題，「光子隔離技術(shù)」正是有效的解決方法之一。

他再次重申了激光雷達給智駕加的BUFF：“多個傳感器一定覆蓋了更多信息，而且一定有些信息是攝像頭拿不到的，常見的比如說有小物體、黑色、逆光等等?！?/p>

他舉了一個補盲的例子——如果一個小孩子站在保險杠前完全擋住了攝像頭，那攝像頭看到的就是一坨黑色，車輛可能會繼續(xù)前行。但如果是激光雷達被擋住了，它就能感應到有障礙物。

“明明一個攝像頭已經(jīng)能覆蓋很大的范圍了，但很多車還要再裝長焦、廣角攝像頭，就是因為用不同覆蓋方式看到的信息，其總和的安全性一定大于單個方式。“

機器人不會拘泥于「人形」

如今，即便在激光雷達成為剛需的人形機器人賽道，也存在特斯拉、小鵬這樣的純視覺派。

對此，李一帆認為，有沒有「純視覺派」并不重要，因為機器人不會拘泥于人形，而是會有不同形態(tài)。在這些形態(tài)下，未必每一種都要用激光雷達，但也不至于每一種都不需要用。

他表示，是否使用激光雷達，要看其應用場景中，對于感知三維空間的重要性，以及能產(chǎn)生多少商業(yè)價值。

“大家期待非黑即白的‘教條般’的結(jié)論是沒必要的。最終不論在車上還是在各種機器人上，只要上量都不會特別貴。一個不是特別貴的部件，犯不著跟它較勁，只要它考慮它能解決多少問題就好了?！?/strong>

此外，李一帆明確表示，在接下來的幾年內(nèi)，車的戰(zhàn)場仍然會遠遠大于機器人——車是一種大家天然會買的交通工具，而機器人的市場，還取決于AI能力。他認為，在AI能力達到預期前，機器人大概率會持續(xù)是一種探索科學邊界的產(chǎn)品。

“我現(xiàn)在看到的情況是，具身智能機器人的AI能力尚不足以支撐正向商業(yè)價值UE，還需要一些發(fā)展時間。我們會配合行業(yè)、探索科學邊界，這就意味著，它還沒有走到工程邊界。這件事也許比我們想得要慢，大家要有耐心，之后再談賺錢?！?/p>

李一帆在博士階段，學的正是人形機器人，當時的技術(shù)還是經(jīng)典的控制理論的，能做的事情非常少。但基于這些經(jīng)歷，令他覺得，行業(yè)花了過多的精力在談「像人」這件事。

“我一直覺得這是很奇怪的事情，像人重要嗎？走路重要嗎？在我看來，像人特別不重要，還是要看功能。而且「擬人走路」的商業(yè)價值也沒那么高。我們真正應該想的是生活中需要機器人做哪些事，有多少功能需要像人、有多少與人接近，這是討論得不夠多的?！?/p>

他認為，過于關(guān)注「人形」，可能會忽視背后對每個功能的第一性原理分析。也許在未來1-3年內(nèi)，行業(yè)會對此有新的反思，更有批判性地看待機器心態(tài)，然后可以將機器人拆得更細，甚至對「人形」這個詞產(chǎn)生一些反噬。