一顆芯片，改寫激光雷達的下一個十年

萬億生意的新起點。

出品 | 華商韜略汽車組

作者丨白小白

編輯丨方樂迪

1990年代末的日本，影像產業陷入了一場看似無解的內卷。

CCD傳感器的畫質幾乎登峰造極，柯達、富士、奧林巴斯這些老牌玩家，正為多賣幾臺數碼相機、誰的像素更高爭得頭破血流。彼時CCD產業鏈上的所有人都認為：影像傳感器就該用CCD做，特殊工藝、低良率、貴得離譜，是這門生意天經地義的屬性。

只有索尼做了一個不被看好的決定：把寶押在還很青澀的CMOS上。

CMOS是半導體行業的“標準件”，可以直接借用通用晶圓廠的成熟產線，理論上能讓影像傳感器的成本斷崖式下降。但在當時，它的畫質比CCD差一大截，被業界視為“低端貨”。索尼內部為此吵了好幾年，最后社長出井伸之拍板：CCD是過去，CMOS是未來。

二十年后回頭看，這是一次價值萬億的押注。

全球每一部智能手機里那塊小小的影像傳感器，幾乎被索尼CMOS路線獨霸。而CCD時代的那些王者，要么轉身，要么消失。

今天，激光雷達行業正站在自己的“索尼時刻”門口。

【01 從“組裝廠”到“芯片廠”：一道架構的護城河】

前不久，速騰聚創把“創世架構”和“鳳凰”“孔雀”兩顆芯片搬上發布會，這次他們想讓會摸的激光雷達，能看見，復刻索尼CMOS的傳奇。

要理解創世架構的分量，得先回到激光雷達的“前傳”。

2007年，DARPA無人車挑戰賽冠軍斯坦福大學的“斯坦利”號頭頂那個旋轉的大花盆，就是Velodyne的64線機械式激光雷達。這臺單價7.5萬美元的設備，奠定了Velodyne未來十年的霸主地位——在那個年代，64線意味著每條線大約價值1萬美元，相當于一輛中級車的錢被綁在了車頂上。

然而這家公司并沒有成為雷達領域的寧德時代，2023年，Velodyne和Ouster完成合并，最終以相當狼狽的方式落幕。

這家明星公司陷入模擬架構的死穴——“分立元件堆砌+特殊工藝”，每次性能升級都是次重型工程，享受不到半導體行業那種“摩爾定律”的復利，元器件越多，分辨率越高，成本和功耗就越失控。性能想再上一個臺階，成本就要指數級上升；想把成本壓下來，性能馬上掉一截。

這和CCD如出一轍——畫質再好，工藝再精，也走不出“貴族器件”的小圈子。一度，128線就成了行業的天花板。

而速騰聚創創世架構，是給激光雷達接上了“制造主干道”的接口。

它做了三件事：

第一，把SPAD感光層、讀出電路、處理芯片用28納米車規工藝和3D堆疊技術封進一顆芯片，體積砍掉40%，功耗降低30%。

第二，集成了4320核的異構計算陣列，每秒能處理近5000億次點云數據，相當于把一臺超級計算機的認知能力直接塞進雷達里。

第三，硬件抗干擾能力做到99%——這意味著在未來馬路上幾十顆激光雷達“互射”的混亂場景里，它依然能保持清醒。

比起參數，更值得注意的是速騰聚創在商業上的“飛輪效應”。

過去一年，速騰聚創基于創世架構的同一套底層能力，已經孵化出5到6款不同形態的新品。這就好比有了ARM架構之后，從手機SoC到服務器芯片再到IoT芯片，每個細分場景都能快速衍生出對應產品，而無需推倒重來。

這種從“一顆芯片”到“一個產品族”的復利，是組裝模式難以望其項背的。

你買公版芯片做集成，永遠只能跟著別人的節奏走；而握有自研芯片架構的玩家，能定義節奏、定義場景、定義下一代產品長什么樣。

當年大量做CCD模組的組裝廠，最終要么消失，要么淪為低端代工；活下來的，是索尼、三星、豪威這些握著芯片設計能力的玩家。激光雷達正在重演這一幕。

【02 “鳳凰”上車，“孔雀”落地：用場景定義新物種】

光有創世架構還不夠，速騰聚創真正的殺手锏，是用同一套底層能力射出了兩枚精準定位的產品——“鳳凰”和“孔雀”。

先說“鳳凰”。

▲圖源：速騰聚創

它是為高階智駕打造的主雷達芯片，原生單芯片單光路就能實現2160線探測、400萬像素、600米探測距離。這是什么概念？意味著在高速公路上，車輛能在150米外看清一個13×17厘米的小盒子——大概是地上一雙拖鞋的大小。

過去L2+輔助駕駛最大的尷尬是：高速場景下，前方掉落的輪胎、紙箱、摩托車，往往要等近到幾十米才能被識別，而幾十米在高速行駛下不過是兩三秒的反應時間——根本不夠車主接管。每一次智駕事故的輿情背后，都是這兩秒的故事。

當感知邊界從“看得見”推到“早已看見、并能預判”，整個智駕系統的安全等級會被重新定義。這不是參數表上的提升，而是用戶敢不敢真正放手的分水嶺。

L4級別的無人駕駛，對感知的容錯率幾乎為零，因此普遍采用“一顆主雷達+多顆補盲”的“1+N”架構。鳳凰芯片在這個組合里扮演的就是“中樞神經”的角色——它必須萬無一失，因為整個車隊的安全冗余都建立在它身上。行業里現在有一種共識：未來三年，“1+N”會成為高階智駕的標配。鳳凰芯片正好踩在這個節奏上。

文遠知行CEO韓旭認為，對于遠距離及小目標探測，是從“量變到質變”的過程。他期待激光雷達從現有水平發展到未來的1萬線，屆時能真正做出超越人類駕駛能力的系統。鳳凰芯片具備2160線探測能力和遠距離探測性能，是向這一目標邁進的重要技術體現。

再看“孔雀”。

▲圖源：速騰聚創

如果說鳳凰瞄準的是“遠距離、高精度、行車主感知”，那么孔雀瞄準的就是“近距離、超廣角、機器人級操作感知”。它集成了640×480的VGA級SPAD面陣，180°×145°超廣視場角，毫米級精度，30Hz幀率——剛好和攝像頭同步。

這看起來是一顆“補盲雷達”，但它真正打開的，是一個比汽車更廣闊的市場——機器人。

下場做機器人的人，都會被一個問題困擾：怎么讓機器人精準抓起一杯水、一顆螺絲、一只貓？傳統雙目視覺精度不夠，結構光只能在幾十厘米內工作，毫米波雷達分辨率太低，傳統激光雷達尺寸大性能低。

一個真正能讓機器人“動手”的傳感器，市場上幾乎是空白。孔雀芯片填的就是這個空白。它能讓一臺掃地機器人在床底盲區里精準建圖，能讓一臺倉儲機器人識別近距離的紙箱褶皺，能讓一臺人形機器人判斷咖啡杯的具體位置和傾角。

這些場景不屬于“汽車賽道”，但加起來，蛋糕比汽車大。

RGBD，堪稱一步打開市場想象力的妙招。

速騰聚創的路線是從工程化的“攝像頭+SPAD系統級融合”，進化到芯片級的“原生RGBD相機”，讓每個像素同時輸出幾何信息（D，深度）和色彩信息（RGB）。說人話：讓激光雷達像人眼一樣，既能看到形狀，又能看到顏色和質感，二者天然對齊。

由此，速騰聚創在Active Camera系列解決了多傳感器融合最頭疼的“時空不同步”難題。今天大多數智駕系統和機器人系統，都得花大量算力去把攝像頭、毫米波、激光雷達的數據對齊——慢、貴、容易出錯。

而原生RGBD，在單芯片層面把這事干了。

速騰聚創也沒讓芯片成為“期貨”——鳳凰今量產上車，孔雀年三季度規模化量產，明年年底前發布RGBD傳感器。

【03 估值范式之變：放下出貨量，看見“基礎設施”】

激光雷達現在的狀態，不成熟市場的“存量博弈”，而是滲透率只有3%-5%的“增量藍海”，重要的是誰掌握了未來90%空間的入場券。

這張入場券由三件事決定：

第一，技術架構的代際優勢。

英偉達2010年的GPU出貨量并不算大，主營業務還是游戲顯卡，股價在十幾美元徘徊了整整四年。華爾街卻只盯著的是它的GPU市占率，分析報告里充滿“成長性堪憂”的字眼。但CUDA架構已經在那里了——黃仁勛頂著壓力把這塊“賠錢貨”養了五六年，免費推給全球高校和科研機構，直到2012年AlexNet橫空出世，深度學習的引信被徹底點燃。

同樣，看激光雷達也可以這么看：架構能否每年孵化1到2顆新芯片？能否在兩到三年里把像素翻倍、成本砍半？這些問題的答案，才是技術路線還沒收斂的早期真正的勝負手。

第二，供應鏈的復用性。

索尼之所以能從CCD時代切換到CMOS霸主，不是因為它發明了什么神秘工藝，而是因為CMOS可以直接接入半導體行業成熟的代工體系——不用自己建特殊產線，不用獨自分攤昂貴的工藝研發，直接站在廣大晶圓廠的肩膀上。

激光雷達的SPAD技術，和CMOS圖像傳感器同根同源。這意味著創世架構可以直接復用28納米成熟工藝、3D堆疊技術、晶圓廠產能——這是模擬架構永遠不可能擁有的紅利。一顆芯片背后，是整個半導體產業鏈幾十年積累的復利。

第三，市場的跨界與降維。

激光雷達一旦完成芯片化，它就不再只是“汽車的器官”，而是所有需要感知物理世界的設備的標準配置——機器人、無人機、AGV、礦山設備、農業裝備、AR眼鏡……這是一個比汽車大幾個量級的市場。

更長遠地看，當摩爾定律繼續把SPAD芯片的成本打下來，高性能激光雷達進入消費電子領域只是時間問題。

“能看見”的速騰聚創已經不只是一家激光雷達公司，而是一家“物理世界感知基礎設施”公司。

這種公司的估值錨，應該對標誰？英特爾，高通，索尼半導體——選一個吧。

回到開頭那個故事。

索尼當年押注CMOS的時候，沒人知道它會成功。CCD陣營的玩家覺得它是瘋子，分析師覺得它在燒錢，連索尼內部也是吵到最后才下定決心。直到智能手機時代來臨，CMOS的成本曲線和半導體復利徹底碾壓了CCD，所有人才反應過來：原來這場游戲從一開始就不是“畫質比拼”，而是“產業范式之爭”。

速騰聚創的創世架構，干的就是同一件事：把激光雷達快步拉進“半導體主流”。它不是在和友商比誰今年多賣了幾臺車規雷達，而是五年之后，激光雷達將像CMOS那樣無處不在，成為“看見”世界的最佳方式。

▲圖源：速騰聚創

而那時定義產品形態、規則和生態的，將是今天就握有架構能力的人。賭贏了，速騰聚創將成為智能感知時代的“索尼半導體”。

用“賣貨郎”的尺子去量“規則制定者”，永遠量不出真正的價值。十年后回頭看，所有只盯著英偉達出貨量的人，都錯過了人類歷史上最賺錢的一只股票。

而這一次，資本市場可能需要重新學一遍怎么看激光雷達——“看見”這件事，是萬億生意的新起點。

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