iPad开始装激光雷达，马斯克会不会被打脸？大众科学

总是被嘲讽和创新搞得精疲力尽的苹果，终于再次引起了人们的好奇。

3月18日，苹果官方的一则消息惊动了自动驾驶行业。消息不是苹果宣布其自动驾驶项目取得突破，而是在其全新的iPad上？Pro配备了激光雷达。

近年来，激光雷达几乎成了自动驾驶的代名词。作为关键的传感器，它保证了无人驾驶汽车对周围环境的感知能力，但如何使其小型化、高性能和量产一直是业界的难题。

在iPad上？Pro这么“占地”的消费电子产品，如何容纳一个大型激光雷达？苹果在这一领域的突破能否对车载激光雷达有所启发甚至推动？是不是给了马斯克“激光雷达无用论”一记耳光？

激光雷达:从太空到手机

Lidar，激光+雷达，听起来是个高大上的设备，但它的基本工作原理大家都很熟悉:距离=速度x时间。如果我们把激光雷达极度简化，它就是一把用光来测量的尺子——光由激光光源发出，在“击中”物体后反射，由传感器接收，再经数字电路处理，得到往返时间。光速x时间/2(注意:在高精度应用中不除以2)是它测量的长度。

这把尺子最早用于天文学。例如，当航天飞机与空间站对接时，美国国家航空航天局将使用它来测量误差，它还将使用它来监测大气层。

其实在测绘领域经常可以看到。施工现场的激光测距仪某种程度上是激光雷达的一种基本形式。通过精确测距可以有效避免施工误差，是人类工程施工不可缺少的一部分。

但如今激光雷达最知名的领域是无人驾驶汽车。

激光雷达是怎么从天上到地下的，又是怎么从工地到车上的，历史会倒流一段时间。

2007年，Darpa(国防？高级？研究？项目？Agency(国防高级研究计划局)正在举行一场无人驾驶挑战赛，参赛队伍需要自己改装一辆车辆，以便在恶劣的沙漠环境中行驶数十公里到达终点。这项比赛中要测试的一个关键技术叫做避障。

聪明的工程师很快就能找到激光与这一事件的联系——既然激光测距仪可以用精确的距离标记一个点，那么，在一台设备上安装更多的测距仪，按照“三点成一面”的原理，不就可以画出物体的大致轮廓，从而避开障碍物了吗？——斯坦福大学的自动驾驶团队是这么认为的。他们参加Darpa自动驾驶挑战赛的车辆头上有“测距仪”。

遗憾的是，这个天才的想法并没有帮助他们的车辆跑完全程，单线测距仪的性能仍然不够好。

对这次比赛深感兴趣的美国声学公司威力登总结了这些经验，跳出了自己的线路，研发出了64线激光雷达，就像一个大花盆。相当于在车头安装了64台同步旋转的测绘仪器。经过处理，它的输出信号能在相当程度上还原物体的三维特征？。

威力登是一种激光雷达，通过激光测距的基本原理获得足够的深度信息，帮助自动驾驶实现3D视觉。

事实证明确实有效。在第二场无人驾驶挑战赛中，安装了威力登的64线激光雷达后，斯坦福的无人车跑完全程。不幸的是，斯坦福大学仅次于卡内基梅隆大学，因为后者的汽车也安装了同样的激光雷达。

后来激光雷达凭借其更加精准的环境感知，逐渐成为无人驾驶的标配。只有一个例外——特斯拉CEO马斯克认为使用激光雷达是愚蠢的。

然而，虽然马斯克唱反调，但并没有阻止激光雷达的进步，车载激光雷达向精度更高、体积更小、可靠性更高、成本更低的方向发展。这些特点可以用两个词来概括:小型化和集成化，这是本文要讲的关键词，也代表了激光雷达的发展趋势。

很多年前，Darpa的参赛选手们可能都没有想到，技术发展的结果如此有趣，有一天激光雷达会用在平板电脑或者手机上。

在苹果新iPad里？Pro的文案明确写明了想要支持的功能——AR(增强？现实、增强现实)

在此之前，AR的思路大多是依靠手机的处理器驱动AI算法，从而从手机摄像头拍摄的画面中“挖出”物体，然后叠加在相应的地方(比如各种短视频中常见的动态图)。这样做的好处是成本低，实现难度小，但是摄像头本身的传感器并不输出“距离”信息，所以深度信息通常是一个估计，并不准确。对于一些需要“高精度深度信息”和“高还原度三维建模”的AR应用，比如AR试衣、AR家装甚至AR游戏的更好体验，摄像头在硬件上的先天不足成为了它们发展的绊脚石。

苹果无疑是推动AR成为下一代核心技术的先锋。为了扫除AR发展的障碍，苹果推出了激光雷达。至于如何把原本巨大的激光雷达放进娇小的iPad？在Pro中，基于公开的资料和激光雷达行业人士的分析，苹果应该在发射端使用VCSEL(垂直腔面发射激光器)光源，在信号接收端使用SPAD(单光子雪崩二极管)。两者的相似之处在于，大花盆激光雷达的部分功能可以在一块小小的半导体上实现。

随着激光雷达引入iPad，我们也可以期待，激光雷达小型化、集成化的发展趋势将使其有可能出现在未来的iPhone甚至传说中的苹果ar眼镜中。

有意思的是，苹果正式对iPad感兴趣了？Pro上关于“激光雷达扫描仪”的描述也引起了激光雷达行业人士的讨论。通常成为激光雷达的一个必要条件是激光光源可以旋转或者激光束可以改变其发射角度。

iPad上呢？按照Pro的形态和功能，没有活动设备的空间，也没有必要在相机的视野之外发射激光，所以业内人士推测iPad？Pro上的“激光雷达”没有扫描现实，但借用“扫描仪”这个更常见的概念，很容易推广。

苹果再造历史的背后

其实苹果在iPad上吗？激光雷达在Pro上的使用，虽然有些出乎意料，但也不是空穴来风。由于激光雷达在三维重建中的显著作用，苹果应该很早以前就接触过激光雷达——甚至在他们开始自动驾驶的研发之前。早在十几年前，苹果地图开始研发3D地图的时候，就用激光雷达来还原城市景观。

回顾消费电子领域，当3D视觉因人脸识别、AR、VR的繁荣再次成为热门技术时，一条通向激光雷达的技术演进路线可能已经提前铺好了。

2017年，苹果推出名脸的时候？ID，这个功能已经有了3D视觉——结构光技术的加持。当时结构光的技术不仅仅是脸？ID提供支持，实际上它还衍生了animoji，苹果用户通过自拍来创建个性化的表情。虽然animoji不温不火，但苹果提前打好AR技术基础的意图已经开始显现。

2018年，华为、三星、LG、Vivo等手机公司也瞄准了AR的契机，开始应用ToF(时间？的？Flight)技术，其原理与激光测距基本相同，依靠红外激光作为探测手段。因此，与只有摄像头的手机相比，ToF加持的手机具有更强的三维视觉能力，也可以为AR应用提供更好的支持。

但是，此时开始应用的ToF技术属于iToF(indirect？时间？的？飞行(间接飞行时间法)，不直接用光的飞行时间来计算距离，而是通过计算调制频率的连续光波产生的相位差来间接计算距离。使用iToF的一个好处是与传统的图像传感器CMOS/CCD技术很好的衔接，可以降低技术方案的成本，功能模块容易小型化，塞进消费电子产品中。

但iToF方案也有其不足之处——该方案采用的间接相位差计算方法本质上是为了弥补图像传感器响应时间的不足(ns，纳秒级别，1纳秒等于1秒的十亿分之一，光1纳秒所行进的距离约为0.3米)。因为条件的限制，iToF技术不仅探测精度有限(厘米级)，而且探测精度会随着距离的延伸而下降。

而苹果在iPad上？DToF(直接？时间？的？飞行(直接飞行时间)技术显然是iToF的升级。顾名思义，与iToF相比，dToF直接测量光的飞行时间来计算距离，其传感器响应时间可以达到ps(皮秒，1皮秒等于65438+1秒的百万分之一)。探测精度不仅可以达到毫米级甚至亚毫米级，而且这种技术差异的关键在于使用了两种不同的传感器——DTOF技术。

SPAD(？单身？光子？雪崩？二极管(单光子雪崩二极管)是一种专门设计的光电二极管。与传统的光电传感器(如CMOS和CCD)相比，它具有数百万倍的增益、极高的灵敏度和探测单个光子的能力。其性能在理论上提高了激光雷达探测距离和探测精度的上限。然而之前，SPAD有一个不容忽视的特点:小型化困难。

我们知道，典型的电子成像系统，比如摄像机，关键在于内置的图像传感器——CMOS/CCD。大量成像单元集成在一个小芯片上，排列成密集的传感器阵列，使得各种相机拥有千万级像素(分辨率)。

同样，3D视觉需要足够高的分辨率，还原出来的世界会尽可能真实。所以如果SPAD有成像的能力，也需要组成阵列。多个SPADs的阵列在业界被称为SiPM(硅光电倍增管)。

CMOS阵列原理图

虽然SPAD/SiPM诞生于90年代，但是由于工业成熟度、技术等原因，SPAD的尺寸一直下不来，所以SiPM无法在小体积内堆叠足够的SPAD，分辨率自然也上不去。

近两年来，随着行业需求的增长和技术的进步，SPAD的集成度有了很大的提高，生产被纳入传统的半导体制造范畴。例如，松下今年展出了1200X900(108万像素)的大规模SPAD阵列，其每英寸像素接近更成熟的iToF传感器。

除了松下，日本的索尼、欧洲的意法半导体和美国的安森半导体都在消费电子或汽车领域研发和推SPAD传感器阵列。外媒有消息称苹果iPad？Pro用的SPAD阵列，分辨率可能是320X240或者640X480，也就是最多可能超过30万像素。

回到我们关注的汽车领域，在激光雷达上使用SPAD阵列并不是什么新鲜事。2018年，美国激光雷达初创公司Ouster公开表示，其新型激光雷达采用了VCSEL光源和SPAD传感器阵列，从而实现了产品的低成本和高探测精度。

所以，苹果在iPad上？Pro的激光雷达，一石激起千层浪，其实是整个行业的进步在支撑，甚至不排除不同行业不同应用场景下方法论的相互学习。

不过，激光雷达行业人士也表示，虽然行业内激光雷达元器件的小型化和集成化已经取得了显著进步，但要将其发射光源、传感器阵列和数字处理电路塞进消费类产品，仍然不是一件容易的事情。在这个过程中，苹果要和供应商进行深度定制和整合，也不排除使用3D？IC技术，堆叠激光雷达的每个单元，节省空间。

马斯克会被打脸吗？

对于激光雷达的从业者来说，苹果在iPad上应用这项技术无疑是令人兴奋的。因为工程创新能力很强的苹果在iPad上使用激光雷达，无疑是对这项技术探测能力的肯定。

2018年，同样以工程创新能力强著称的特斯拉CEO马斯克公开开放了激光雷达，认为它是自动驾驶的“拐杖”。激光雷达在行业内的使用是技术不足的表现。他对比了人类的驾驶模式，认为AI+摄像头的纯视觉智能组合对于无人任务来说已经足够。

然而，苹果的自动驾驶项目是激光雷达技术路线的粉丝。今天，激光雷达在iPad上？能否将Pro的应用推导到自动驾驶领域来证明其技术的优越性？能过iPad吗？Pro的量产进一步成熟产业链，让激光雷达在车载领域会有更多的应用机会？

虽然这是lidar公司“宣传”自己的绝佳机会，但业内人士在分析路由机构时还是表现出了克制——隔行如隔山，lidar在iPad上？Pro在消费电子产品中的大规模应用，暂时不会直接有利于汽车激光雷达，也不能完全证明特斯拉的纯视觉路线行不通。原因是消费电子和汽车自动计时由于场景和要求不同，很难做简单的类比。

用iPad？比如Pro用激光雷达，不仅仅是看中了激光雷达的测量精度，更是想在产业链长大的时候“踮起脚尖”。通过该方案，在性能、体积、成本、制作难度、可靠性等方面达到平衡，获得5米内精确探测的“局部最优解”。

在车载激光雷达领域，对探测距离、实时性(动态探测能力)、分辨率、抗干扰、可靠性(车辆轨迹)有着更为苛刻的要求。至少到目前为止，激光雷达行业还没有找到一个成本低廉，性能可靠，能够被自动驾驶下游企业接受的方案。

然而，激光雷达行业正在试图“整合”。北星光子联合创始人郑凯表示，从2019开始，激光雷达的从业者不再局限于某一条技术路线，而是从机械/固态、闪光面光/OPA相干光/MEMS微震镜的技术分离中跳出来，将原本属于各个阵营的底层技术混合在一起，解决激光雷达量产需要应对的具体问题。

马斯克早年依靠纯视觉智能实现自动驾驶的路线不被业界看好的原因之一是技术消耗计算能力太大，AI算法不完善。近年来，随着片上芯片计算能力和算法的提高，这条路线正受到越来越多企业的关注。

所以相比较而言，激光雷达和AI纯视觉都有自己的成长曲线。苹果iPad？在Pro上使用激光雷达，暂时还轮不到车载激光雷达来助威，也无法对马斯克形成“打脸”。

但是，参考苹果多年来“禅”和“极简主义”设计理念引领的工程设计潮流，车载激光雷达的工程师在拆一台iPad？Pro之后，或许可以让激光雷达更有美感。

本文来自车家作者汽车之家，不代表汽车之家立场。