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速腾聚创芯片革新:激光雷达进化,开启物理AI“超级传感器”新纪元

时间:2026-04-24 15:42:51来源:快讯编辑:快讯

在深圳广电大厦800平米的演播厅内,速腾聚创CEO邱纯潮站在舞台中央,手中握着一枚指甲大小的芯片。“这颗芯片里集成了两千个接收通道,”他举起芯片向观众展示,“过去需要像花盆一样大的64线激光雷达才能实现的功能,现在被压缩进这颗小芯片中——它相当于塞进了40个‘花盆’。”

这枚被命名为“凤凰”的芯片,标志着激光雷达行业正式迈入数字化时代。传统机械式激光雷达因体积庞大、成本高昂,长期被诟病为自动驾驶的“昂贵拐杖”。而速腾聚创通过自研SPAD-SoC架构,将激光雷达的分辨率提升至单片原生2160线,相当于400万像素的三维感知能力。这一突破不仅让激光雷达的点云数据从“散点”升级为“可理解的图像”,更解决了摄像头与激光雷达数据融合的底层冲突——当两者输出相同维度的信息时,传感器融合的障碍自然消失。

“马斯克之问”曾引发行业激烈争论:自动驾驶该依赖摄像头还是激光雷达?特斯拉坚持纯视觉路线,认为激光雷达会因数据冲突降低系统安全性;而Waymo、华为等企业则主张多传感器融合。随着技术演进,这场争论逐渐失去意义。文远知行创始人韩旭指出:“激光雷达价格9年下降近1000倍,点云细腻度提升17倍,响应时间缩短70%。在安全性优先的原则下,多传感器融合已成为主流选择。”物流场景的实践也印证了这一趋势:白犀牛与速腾聚创合作的无人货车已在超40座城市常态化运营,部署数百台设备。

速腾聚创的革命性突破在于底层架构的数字化重构。CEO邱纯潮以影像传感器发展史作比:1969年贝尔实验室发明的CCD曾主导市场,但因其依赖特殊模拟工艺、成本高昂,最终被兼容标准数字产线的CMOS取代。如今,激光雷达行业正经历类似转型——传统模拟架构的128线是“堆料的终点”,而数字架构的192线仅是“性能的起点”。基于自研的“创世”架构,速腾聚创同时推出两款芯片:凤凰系列实现全球首款车规级单片2160线集成,孔雀系列则通过640×480面阵达到VGA级图像化标准,最近探测距离小于5厘米,实现“零盲区”。

这场技术变革的背后,是速腾聚创对行业趋势的深刻洞察。公司选择自研芯片而非单纯采购器件,源于对终端需求的精准把握。“如果只做芯片,容易错判未来需求;如果不懂系统工程,就无法保证点云质量。”邱纯潮解释道。这种全栈自研模式,与摄像头行业高端市场的发展路径高度相似——早期只有同时掌握芯片与系统能力的企业才能占据主导地位。

业务数据揭示了速腾聚创的战略转型。2025年,其ADAS产品收入达11.06亿元,机器人相关产品收入7.10亿元;但第四季度机器人销量同比激增2565.1%,营收占比接近一半。在中国机器人、全球割草机器人、商用清洁机器人、人形机器人等多个领域,速腾聚创已拿下六个销量第一。宇树、智元、众擎等近50家人形机器人企业,以及新石器、九识、白犀牛等无人配送头部企业,均采用其产品。

公司的终极目标,是成为“机器人领域的博世”。这一野心基于对技术融合趋势的判断:未来的机器人感知系统,必将走向RGBD(彩色深度传感器)的终极形态。但实现这一目标需要高像素密度的SPAD芯片作为基础——只有当每个像素能同步输出几何信息与色彩信息时,才能真正改变机器感知世界的方式。为此,速腾聚创计划在2027年底前发布RGBD传感器,其核心挑战在于将SPAD芯片的像素密度提升至应用所需水平。

“当每个像素都能精准输出空间与色彩信息,这将重新定义感知的边界。”韩旭的评价,道出了行业对这一技术路径的期待。速腾聚创的选择已然清晰:通过芯片能力压缩激光雷达的成本与体积,借助数字化架构实现性能持续迭代,最终以RGBD融合传感器占据机器人感知系统的核心入口。正如索尼定义了CMOS时代,这场变革中的先行者,正试图成为物理AI时代的规则制定者。

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