数字化：全场景激光雷达的最后一块拼图

在2025年全球首场AI机器人发布会“Hello Robot”上，RoboSense速腾聚创发布了一系列新品，其中作为机器人视觉的激光雷达和全新品类Active Camera解决方案，都用上了“数字化”的前缀。

数字化激光雷达，是用数字方法检测和处理光子信息，区别于传统激光雷达用连续 “波” 探测，省去了“模拟-数字”转换过程，保留了更多的检测信息，提升了分辨率、精度、集成度以及感知融合能力，并在系统层面带来了更多增益。

RoboSense速腾聚创CEO邱纯潮在发布会上表示：“激光雷达已全面进入数字化时代。在全面数字化之后，激光雷达已经收敛到一个成熟稳定的架构中，即将在汽车、机器人与无人机市场加速渗透和普及。”

在智能化产品的多元生态里，机器人相较其他产品展现出更高的复杂度。它们形态尺寸多样，应用于商业服务、家庭陪护、医疗、教育、探索考察等诸多领域，所承载的功能需求也更丰富。而步入2025年，智能驾驶迈入下半场，智能感知的普及也成为重要课题。

这些都对车载及机器人领域的核心感知元件 —— 激光雷达，提出更高的性能要求。而数字化，便是激光雷达突破性能天花板的关键。

在数字化激光雷达中，一个SPAD单元对应一个光点，当数个SPAD单元整齐排列时，生成的点云图将像计算机图片一样，由紧密、有序排列的像素点组成。SPAD单元的排列密度与数量越大，单位时间内的采样点数量便越多，进而提升点云图的分辨率。此外，相比小面阵，大面阵SPAD芯片在分辨率、探测距离上优势更显著，但也会面临数据量庞大、通路复杂、发热管控难度高等诸多挑战。

RoboSense速腾聚创突破大面阵技术难关，成功自研出全球首款激光雷达专用数字化SPAD-SoC芯片，并率先在行业内实现搭载该款芯片的数字化激光雷达E平台产品的规模化量产。这款芯片像元超过25万，确保RoboSense数字化产品的卓越点云质量，其出点数高，点云排列规整，能精准捕捉各种光线条件下的动静态大小障碍物。

机器人形态尺寸各异，尤其在家庭服务场景中的机器人，正朝着轻量化、小体积的方向发展，因此它对感知器件小型化的需求也非常强烈。除此之外，机器人需要在高温、冷冻、雨水、浓雾等极端工况下执行任务，比如户外巡检机器人，不仅工作环境复杂，还需要长时间独自作业，对感知器件的可靠性和低功耗需求强烈。

RoboSense速腾聚创数字化激光雷达取消复杂的收发器件，只用VCSEL和SPAD芯片作为核心收发器件，内部结构极致压缩。在这个基础上，RoboSense进一步采用3D堆叠技术连接SPAD与SoC，使得数字信号的接收和处理能够在同一架构体系内完成，进一步集成内部架构的同时降低功耗，确保信息完整不丢失。极简的架构，也保障了激光雷达的使用寿命和稳定性。

作为全球最早实现车规级固态激光雷达量产的企业，RoboSense速腾聚创将车规级量产的严苛要求沿用到数字化新品的开发中。比如E平台数字化激光雷达产品，严格符合车规级可靠性，既适合作为汽车的补盲激光雷达，也可作为低速产品——如机器人与无人机的主雷达，从容应对剧烈振动、高低温差等工作条件。

具身智能时代，跨领域融合成为技术发展的突破口，不仅机器人需要通过感知融合完成更多复杂需求，AI也对多元融合敞开怀抱。作为另一种底层技术，未来各项技术的发展大概率都将与AI携手，创造出更智能，更通用的形态。而数字化激光雷达，正是为技术融合而生。

经由SPAD输出的规整点云数据，天然具备和数字图片的像素数据融合的优势，直接输出的高质量数字信号，也更容易和IMU等其他传感器数据融合。此外，和已经发展高度成熟的图像和视频数据一样，数字化激光雷达产出的原始点云数据也可以直接输入神经网络参与AI算法，甚至和时空维度上精准对齐的视频数据在神经网络中进行融合，开启“3D主动视觉+AI”的无限想象空间。

此外，在正积极探索不同技术路线的人形机器人领域，数字化激光雷达也能凭借其高集成度、感知软硬件融合便利及深度学习友好适配等优势，为机器人感知领域的创新发展提供有力支持。

如果说，之前需要模数转换的激光雷达，是打着手语和其他部件及技术交流，现在的数字化激光雷达，终于可以直接“说话”，与各部件间，其他传感器之间，乃至与其他技术之间进行同频沟通，一同高效协同运作。