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激光雷達會被純視覺取代？那你就大錯特錯了，雖然純視覺，端到端，大模型時下很狂熱，但是業(yè)內(nèi)人士都知道傳統(tǒng)算法仍然是主流，并且在未來5年內(nèi)還是主流，原因很簡單，基于純視覺大模型的全局端到端部署成本太高，真正的大模型參數(shù)量動輒數(shù)千億，須要英偉達DGX-H100這樣一套45萬美元的服務(wù)器系統(tǒng)才能流暢運行，先不說功耗，這樣的價格就注定永遠無法用在車上。
Nano的參數(shù)只有18億或32.5億，和Pro這樣的數(shù)千億參數(shù)級別比，性能還是有明顯差距的。包括特斯拉，未來五年內(nèi)BEV+OCC的技術(shù)路線還是主流，而激光雷達提供更好的深度信息，BEV+OCC的性能比純視覺要好不少，這一點在權(quán)威的自動駕駛算法測試排行榜nUscenes上有準確的數(shù)值可以對比，https://www.nuscenes.org/object-detection?externalData=no&mapData=no&modalities=Camera表現(xiàn)的很明顯，純視覺的最高得分是70.7，純激光雷達得分是74.4，視覺和激光雷達融合后最高得分是77.1，激光雷達還是有助于提高智能駕駛安全性的傳感器。
國外的激光雷達企業(yè)全部陣亡的原因就是成本太高，無法商業(yè)化，而無法商業(yè)化又導(dǎo)致其成本太高，但是國內(nèi)激光雷達企業(yè)完全碾壓了國外企業(yè)，這關(guān)鍵就是成本控制。
新一代的激光雷達多采用VCSEL做光源，和老式的LD相比，成本大幅度下降，激光雷達里成本最高的部分從LD變?yōu)榱?a class="article-link" target="_blank" href="/article/1664978.html">FPGA，也就是芯片最貴。
為什么要用ASIC（專用芯片）代替FPGA，主要就是為了性價比，還有一點也很重要，那就是供應(yīng)鏈的安全性，F(xiàn)PGA全球范圍內(nèi)只有兩家Xilinx（被AMD收購）和Altera（被英特爾收購），目前Altera奄奄一息，Xilinx基本上一家獨大，而FPGA很多用于軍工領(lǐng)域，以目前中美形勢看，斷供FPGA非常有可能。
為什么ASIC性價比會遠高于FPGA，因為FPGA是為了可重構(gòu)犧牲了成本、效率和功耗。
芯片的硬件成本是如何計算的，很簡單就是die size大小，一片十二英寸晶圓面積大約70685平方毫米，英偉達Orin的die size是450平方毫米。
12英寸晶圓可以切割大約125片Orin，臺積電7納米晶圓每片大約10000美元，三星8納米晶圓價格大約6000美元，每片Orin的晶圓成本大約48美元，封裝與測試成本大約2美元，即50美元。Orin目前千顆售價大約500美元，毛利率大約90%，英偉達一向如此，毛利率基本就是90%。如果die size面積小，就可以切割出更多芯片，成本就會攤薄。
FPGA是“可重構(gòu)邏輯”器件。先制造的芯片，再次設(shè)計時“重新配置”。ASIC 不需要“重新配置”。你先設(shè)計，把它交給代工廠，然后制造芯片。
FPGA的最小單元，邏輯塊。LUT 充當(dāng)組合邏輯。在DFF的幫助下，可以形成時序邏輯。它可以構(gòu)建邏輯門、多路復(fù)用器、編碼器、加法器;任何真值表都可以作為布爾表達式存儲在 LUT 中。一個 LUT 可以保存有限數(shù)量的數(shù)據(jù)。邏輯單元的 LUT 也是有限的。具有許多項的布爾表達式需要更多的內(nèi)存空間，工具在布局布線的時候會將剩余項放入另一個邏輯單元中。這就需要在兩個邏輯單元之間有路由信號。
白線是從一個邏輯單元路由到另一個邏輯單元的信號?？梢韵胂笕绻麑崿F(xiàn)更大邏輯時候這個導(dǎo)線長度會增加多大。這增加了額外的延遲，降低了時鐘頻率，消耗了更多的面積和功耗。所以FPGA的頻率一般都不超過700MHz，而ASIC可以輕易超過2GHz。所有這一切都只是為了“重構(gòu)”。即使設(shè)計不需要其他單元或路由信號，它們?nèi)匀淮嬖谟贔PGA芯片路由區(qū)域和靜態(tài)功率中，從而降低了效率。
ASIC的布局，單個單元彼此緊密連接，形成更大的邏輯功能。位置也針對信號傳播進行了優(yōu)化。與FPGA相比，ASIC沒有不必要的邏輯和路由開銷。這樣可以節(jié)省更少的面積和功率，還可以實現(xiàn)更快的時鐘。換句話說就是ASIC比FPGA成本更低，功耗更低，效率更高。
FPGA一般是用于原型驗證和通訊基站領(lǐng)域等出貨量比較小的領(lǐng)域，為什么不用ASIC？因為雖然單一芯片對比，ASIC優(yōu)勢很大，但是前提是要有足夠高的出貨量來分攤芯片的一次性工程費用，也就是流片成本。
流片即tape-out，成本主要來自光罩的制作。依照不同的制程，光罩的數(shù)量也不一樣多，下表是TSMC在不同制程的大致光罩數(shù)量，可以發(fā)現(xiàn)，越新的制程，光罩數(shù)量越多。（少數(shù)節(jié)點有光罩數(shù)持平的現(xiàn)象，是因為換FinFET或引進EUV mask。）
在新制程中，每一道光罩的成本也增加了，所以整套光罩成本是幾何性地增加。根據(jù)估計，一套16nm光罩需要新臺幣1億元，大約2千萬人民幣，已經(jīng)是天價了，到了2nm，光罩居然要價新臺幣30億元，大約6億人民幣。三星8納米光罩成本大約900萬美元，7納米的光罩成本大約1200-1500萬美元，5納米大約4000-5000萬美元。
這些流片成本還有芯片的研發(fā)成本都要分攤到每一顆芯片上，如果出貨量太低，那么分攤到每一顆芯片上的成本比芯片本身的成本還要高，而FPGA是不需要流片成本的。
截至2024年9月30日，RoboSense速騰聚創(chuàng)激光雷達歷史累計總銷量超72萬臺，刷新行業(yè)交付記錄，今年前三季度，其累計銷量達到381,900臺，同比增長259.6%，銷量和增速位列行業(yè)第一。速騰聚創(chuàng)在財報中表示，已經(jīng)和全球 28 家OEM & Tier1 達成緊密合作，其中包括7家全球車企品牌、3家中外合作品牌及4家海外主機廠，累計獲得定點車型高達 92 款，在機器人領(lǐng)域合作伙伴有 2600家，并獲得多家頭部機器人公司定點，2025年機器人領(lǐng)域出貨量有望突破六位數(shù)。
在佐思汽車研究院發(fā)布的2024年1-8月激光雷達供應(yīng)商裝機量排行中，RoboSense速騰聚創(chuàng)市場份額位居榜首。如此高的出貨量和增長潛力，ASIC就有明顯優(yōu)勢。
速騰聚創(chuàng)經(jīng)過7年的深入研發(fā)，RoboSense速騰聚創(chuàng)不僅順利推出處理芯片M-Core，在激光雷達的掃描、發(fā)射、接收等系統(tǒng)上也已完成芯片化布局，率先實現(xiàn)全棧芯片化。這一系列重大技術(shù)成果成功推動激光雷達全棧系統(tǒng)的重構(gòu)，為RoboSense速騰聚創(chuàng)推出革命性的M平臺和E平臺產(chǎn)品，并領(lǐng)先行業(yè)率先實現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)提供強大支持。
速騰聚創(chuàng)的芯片大幅度集成，包括了先進架構(gòu)，性能強勁集成了四核64bit APU+雙核MCU、主頻1GHz、8MByte片內(nèi)存儲單元。最終比FPGA版本電路板面積減少50%，功耗降低40%，且成本大幅降低。
安森美的16通道激光雷達電路框架圖，我們可以看到大部分設(shè)計是將存儲、MCU和ADC外置，這樣不僅成本增加，占用更多PCB板面積，還降低了可靠性。速騰聚創(chuàng)將其全部集成到一起。速騰聚創(chuàng)的M-Core徹底將整個后端電路單元功能，包括FPGA，MCU，SRAM，掃描驅(qū)動ADC，DAC等集成到16mm*16mm封裝大小的一顆SoC芯片里面實現(xiàn)。
激光雷達數(shù)據(jù)處理的核心是TDC即時間數(shù)字轉(zhuǎn)化器。
TDC通常由計數(shù)器和一個或多個比較器組成，用于測量和存儲事件之間的時間差。皮秒分辨率意味著TDC能夠測量和分辨出達到皮秒級別的時間間隔。皮秒是一秒的十億分之一，代表了一種非常高精度的時間測量能力。一般來講當(dāng)光線遇到物體的時候會被反射回來。因此在這種情況下光將飛行兩倍的被測距離。也就是說1納秒是150毫米的精度，100皮秒是15毫米的精度，10皮秒是1.5毫米的精度。
速騰聚創(chuàng)的M-Core集成了點云專用時/空域抗干擾算法，lidar通用高級功能和固化各類后處理算法的ISP。運算處理能力非常強大。性能上，M-Core集成了多個閾值的TDC（時間數(shù)字轉(zhuǎn)化器），對比M1 Plus，弱回波檢測能力提升4倍，采樣能力從ADC時代的1GHz，提升到等效32GHz；時間分辨能力從1納秒提升至31.25皮秒，等效距離分辨能力從15cm提升至0.5cm，這是整整32倍的提升！這是業(yè)界集成度最高的SoC，沒有之一，單獨的TDC芯片，如業(yè)內(nèi)最常見的德州儀器的TDC7200/7201的分辨率55皮秒。速騰聚創(chuàng)的M-CORE性能已經(jīng)超過了德州儀器。
速騰聚創(chuàng)全自研SoC芯片M-Core獲得AEC-Q100車規(guī)級可靠性認證，成為全球首款通過該認證的激光雷達專用SoC芯片。
AEC-Q100是由國際組織汽車電子委員會（Automotive Electronics Council）制定的車用電子元件可靠性測試標準，在全球汽車產(chǎn)業(yè)具備極高的權(quán)威性。該標準對車規(guī)級芯片提出從設(shè)計到生產(chǎn)的全方位要求，包括高可靠性、高安全性、零缺陷率、器件批次間品質(zhì)一致性和長期供貨等方面，以確保芯片在汽車環(huán)境下的穩(wěn)定運行和長期可靠性。為預(yù)防可能發(fā)生的各種狀況和潛在故障，AEC-Q100基于失效機理，對集成電路進行可靠性測試鑒定，關(guān)鍵測試包括加速環(huán)境壓力測試、加速壽命仿真模擬測試、生產(chǎn)階段的質(zhì)量管控等類別。在超過3000顆芯片測試驗證樣本量的投入下，RoboSense速騰聚創(chuàng)全自研SOC芯片最終通過了汽車電子領(lǐng)域嚴苛的AEC-Q100認證，成為全球首款通過該認證的激光雷達專用SOC芯片。不僅達到了AEC-Q100的要求，也達到了ASIL-B功能安全等級。
毫無疑問，以速騰聚創(chuàng)為代表的中國激光雷達企業(yè)將繼續(xù)引領(lǐng)全球激光雷達行業(yè)，也將為智能駕駛提供更高的安全性和舒適性，未來，不管是激光雷達還是智能駕駛，都是中國人的天下。
