在激光雷達加速上車的當下，技術路線與(yu) 產(chan) 業(ye) 認知，正在悄然發生變化。

“激光雷達正在經曆一場類似影像行業(ye) 從(cong) CCD（早期模擬成像傳(chuan) 感器）走向CMOS（數字化、可規模化的主流圖像傳(chuan) 感器）的底層遷移。”4月21日，速騰聚創CEO（首席執行官）邱純潮向包括《每日經濟新聞》在內(nei) 的記者表示。在他看來，行業(ye) 正從(cong) 模擬架構邁向數字化架構，並進一步走向“圖像化”階段，而真正決(jue) 定未來產(chan) 業(ye) 格局的，不再隻是整機產(chan) 品，而是芯片能力本身。

基於(yu) 這一判斷，速騰聚創在當天的科技日上發布了“創世”數字化架構，以及兩(liang) 款核心芯片產(chan) 品，包括麵向車載前向感知的“鳳凰”和麵向機器人與(yu) 補盲場景的“孔雀”。從(cong) 架構到芯片，速騰聚創試圖給出一個(ge) 更明確的答案：三維感知的競爭(zheng) ，正在從(cong) “有沒有激光雷達”，轉向“誰能定義(yi) 下一代感知底座”。

激光雷達的“數字化拐點”

長期以來，激光雷達行業(ye) 受困於(yu) 模擬架構的兩(liang) 大天花板。

一方麵，成本與(yu) 分辨率線性綁定。模擬架構依靠APD（雪崩光電二極管‌）等分立器件堆砌性能，分辨率每提升一檔，硬件成本就相應增加。在邱純潮看來，“線數越多，器件越多，性能和成本呈線性上漲”。另一方麵，物理體(ti) 積極限。元器件堆得越多，體(ti) 積和功耗越高，這也是行業(ye) 長期認定128線是模擬激光雷達性能終點的原因。

圖片來源：每經記者 劉曦 攝

“模擬架構的128線，是堆料的終點，它有性能的天花板，成本被鎖死。”邱純潮對比道，“而數字架構的192線，隻是性能的起點，它站在標準半導體(ti) 坐標係，能跟著摩爾定律持續迭代。今天192線，明天就能做到520線、1000線、2000線，成本卻能保持穩定。”

這一判斷背後是清晰的商業(ye) 邏輯。早期64線激光雷達售價(jia) 高達8萬(wan) 美元，而近年來128線產(chan) 品已降至約200美元。但在模擬架構下，若繼續提升至2000線，設備體(ti) 積和成本將失控；而數字化架構則可以在尺寸基本不變的情況下實現線數躍遷。

換句話說，數字化讓激光雷達第一次具備類似“摩爾定律”的演進能力。隨著線數提升至2000線以上，激光雷達將進入400萬(wan) 像素級別，具備接近圖像的表達能力，甚至還可能達到800萬(wan) 像素，對應“4K級三維感知”。

“當激光雷達能夠輸出高密度點雲(yun) ，其本質將不再是簡單測距設備，而是三維成像係統。”邱純潮強調，數字化帶來的性能暴漲是在芯片層麵實現的，而非堆疊器件，“它高度遵循摩爾定律，在保持相近體(ti) 積、相近成本約束的前提下，隻要芯片製程持續提升，性能就會(hui) 不斷提升”。

產(chan) 業(ye) 競爭(zheng) 向“底層能力”收斂

如果說數字化架構是技術方向，而自研芯片才是構築競爭(zheng) 壁壘的實質性動作。從(cong) 產(chan) 品參數看，速騰聚創推出的鳳凰芯片定義(yi) 了高端汽車前向主雷達的性能上限，孔雀芯片則麵向車載補盲與(yu) 機器人場景，推動三維感知進入新的應用維度。

但比產(chan) 品本身更值得關(guan) 注的，是行業(ye) 競爭(zheng) 格局的變化。“今天有沒有芯片，決(jue) 定你能不能領先；明天有沒有芯片，決(jue) 定你在產(chan) 業(ye) 鏈屬於(yu) 什麽(me) 位置。”邱純潮進一步解釋，當前激光雷達市場仍在高速發展期，行業(ye) 尚未形成攝像頭領域那種成熟的“芯片+組裝”分工。隻做芯片不靠近終端應用容易錯判未來需求，隻懂整機不懂芯片，無法保證係統點雲(yun) 質量。

曆史已經印證，CMOS普及前大量純芯片企業(ye) 曇花一現，核心原因就是市場早期規模有限，頭部廠商憑借“芯片+整機”一體(ti) 化全棧優(you) 勢擠壓了純芯片玩家的生存空間。邱純潮認為(wei) ，“激光雷達行業(ye) 也會(hui) 重複這條規律，前期隻有芯片加係統全棧自研，才能長期站穩高端，掌握主動權。”

不過邱純潮也表示，當前市場仍處在培育和爆發期，規模還沒有大到讓一家純芯片公司活得非常好。這也解釋了為(wei) 何在現階段，企業(ye) 仍需保持芯片與(yu) 整機的全棧能力。未來，隨著SPAD芯片像素密度持續提升，集成彩色濾光片陣列（CFA）後，將實現真正的RGBD（彩色+深度）融合，這將在根本上解決(jue) 多傳(chuan) 感器融合的難題。

“有了真正的RGBD，馬斯克所擔心的‘信攝像頭還是信激光雷達’的問題，就不是問題了。”邱純潮指出，因為(wei) 數據來自同一個(ge) 源頭，不存在誰更可信的矛盾。“過去幾十年，CMOS讓攝像頭無處不在；未來幾十年，我們(men) 也會(hui) 奔向和攝像頭一樣無處不在的時代，走進每一輛車、每一個(ge) 機器人、每一個(ge) 物理AI終端。”