激光测距芯片技术路线之争：SPAD、ToF还是FMCW？

行业背景：测距芯片的演进逻辑

激光测距芯片正从单一测距功能向多场景集成方向演进。行业背景是消费电子、智能汽车、工业自动化和机器视觉领域对高精度、低功耗、小体积测距方案的需求在同步增长。目前主流的芯片级测距技术集中在三条路线上：SPAD（单光子雪崩二极管）阵列、ToF（飞行时间）传感器和FMCW（调频连续波）相干探测。

这三条路线并非近期才出现，但芯片集成度的提升使它们从实验室方案走向量产成为可能。行业关注的焦点已经从“能不能用”转向“哪种方案更适合特定场景”。

近期趋势：各自扩张的应用疆域

SPAD阵列在消费级dToF（直接飞行时间）领域快速渗透。由于SPAD能够以高时间分辨率检测单光子，其在低光环境下的测距表现明显优于传统光电二极管。近期不少旗舰智能手机的激光雷达扫描仪（LiDAR Scanner）和辅助对焦模块都采用SPAD阵列方案，这推动了其成本下降和工艺成熟。

ToF传感器则分化出两个方向：基于iToF（间接飞行时间）的深度相机，以及基于dToF（直接飞行时间）的点云获取。iToF方案在室内深度感知（如人脸识别、手势控制）中应用较广，但易受环境光干扰；dToF方案抗干扰能力更强，但对芯片的感光灵敏度和时间抖动要求更高。

FMCW路线在车载远距激光雷达中持续受到关注。与SPAD和ToF仅测量时间差不同，FMCW通过测量发射与回波信号的频率差来同时获取距离和速度信息，且天生抗环境光干扰。近期趋势是FMCW芯片的硅光集成度不断提高，部分方案开始将光源、相干接收机、信号处理电路集成在同一颗芯片上。

用户关注点：选型时的关键判断条件

用户在实际选择技术路线时，通常围绕以下四个维度进行评估：

• 测距范围与精度：SPAD适合短距（数米至数十米）高精度测距，精度可达毫米级；ToF（尤其是iToF）在中距（数米至十余米）场景中精度受调制频率限制，典型精度在厘米级；FMCW在长距（百米级以上）场景中精度优势明显，且能获得瞬时速度信息。
• 环境适应性：SPAD和iToF在强环境光下性能下降明显，需要配合滤光或编码调制；dToF通过时间相关单光子计数方式可在一定阳光直射条件下工作；FMCW因采用相干探测，对环境光不敏感，但在大动态场景（如强信号与弱信号并存）中需要高动态范围接收机。
• 功耗与成本：SPAD阵列功耗相对较低，且随着晶圆级制造工艺成熟，单芯片成本持续下降；iToF传感器功耗居中，但需要配套调制光源驱动；FMCW方案目前仍属高成本路线，主要原因是窄线宽激光器（通常为1550nm波段）和硅光芯片制造良率仍在爬坡阶段。
• 系统复杂度：SPAD和dToF方案系统结构相对简单，数字电路直接输出时间戳；iToF需要模拟域解调技术；FMCW系统需要线性调频光源、相干接收以及数字信号处理（FFT等），系统复杂度最高。

可能影响：三条路线如何重塑产品形态

技术路线的竞争正在影响从消费电子到汽车电子的产品定义。具体表现包括：

• 消费电子：SPAD阵列使手机实现基于ToF的3D扫描和AR（增强现实）应用成为现实，未来可能进一步替代传统的红外接近传感器。若FMCW芯片成本降至消费级，则手机或无人机可能获得远距测距能力，但目前看难度较大。
• 智能汽车：车载激光雷达正在从机械式向固态式过渡。FMCW被认为最有可能实现L3级以上自动驾驶所需的高性能长距测距，但其商业化交付节点仍在观察中。SPAD阵列则可能以低成本方案覆盖短距补盲雷达和舱内感知。
• 工业与机器人：iToF深度相机已在仓储机器人和AGV（自动导引车）中得到有限应用，但受限于环境光问题。SPAD阵列在工业安全和防护光幕领域开始出现。FMCW尚未在该领域大规模铺开。

后续观察：竞争中可能出现的关键转折点

后续需要持续跟踪以下几方面动向：

• SPAD阵列的像素密度和良率：当单芯片像素数突破万级甚至十万级，且暗计数率进一步降低，SPAD可能从单点测距走向真正意义上的三维成像。
• FMCW的硅光平台量产节点：主要关注1550nm波段窄线宽激光器与硅光集成方案的进展，以及是否有全套EDA工具支持设计迭代。一旦单芯片FMCW方案成本降至百元级，将对现有dToF方案造成显著竞争。
• iToF与dToF的融合趋势：部分厂商尝试在同一芯片上同时支持iToF和dToF两种工作模式，以覆盖从室内到室外、从短距到中距的多种场景。如果这种混合方案成熟，可能挤压单独iToF或dToF的市场空间。
• 标准与生态：哪一种技术路线能率先进入主流通信或传感协议体系（如MIPI、I3C接口），会直接影响其在手机和AIoT设备中的普及速度。

总结：三条路线的适用条件与判断逻辑

整体来看，三条路线在可预见的时间窗口内将共存，分别占据不同场景空间。用户在选型时需要结合自身应用的最大测距范围、环境光暴露程度、预算约束以及量产时间表来做出判断。后续观察的关键在于各路线在系统集成度、成本和量产稳定性三方面何时能够突破现有边界。