挑战苹果中国芯片大师的自我验证

　　作者宇多田
　　封面Prima制作
　　能把这枚芯片做到顶级水平，世界不超过3家公司。他应该算一个。
　　这个听起来夸张的评价是给陈然（经要求化名）的。
　　当我把这个激光雷达产业人的评价转述给他时，他的反馈并不热情，但却绝不会跟高傲扯上关系。相反，他对于自己特长的陈述稍显乏味，或者说过于谦虚。
　　市面VCSEL芯片如此之多，但性能达标的SPAD芯片却少之又少，后者的门槛是否更难达到？
　　对于这个问题，他只是为VCSEL辩解了几句，接下来便是对SPAD技术的平铺直叙，略显乏味。
　　与事实没有太多出入，他的确是SPAD技术应用在激光雷达上的全球真正开创者之一。
　　2019年，苹果首次曝光将激光雷达塞进iPad，这枚指肚大小的激光雷达仅仅由一枚VCSEL芯片与一枚SPAD芯片组成，便能完成自动对焦与AR算法优化。
　　而前一年，苹果SPAD探测器曾悄悄出现在美国的专利商标局系统里。
　　自此，大众虽无感知，但两个垂直芯片市场却迎来了拆解、模仿与爆发，这股热浪也蔓延至汽车市场，大量相关企业获得融资。
　　但是，陈然在一家车载激光雷达创业公司开发的SPAD芯片，比苹果早了3年。
　　2014年，无论是工业自动化还是汽车，从没有人想过把两种古老的技术用在激光雷达里。只有北美几个工程师在扒拉论文时突发奇想
　　既然VCSEL能打光，SPAD能接收，那么两个东西能不能凑成对儿？
　　陈然参与了这个真正从无到有的过程，也经历了被传统激光雷达碾压的漫长阶段。但直到2022年初，犹如其讲话风格一样，他拒绝大量邀约后，才慢吞吞地决定回国创立公司，拿到融资。
　　不过，当下尽管VCSEL高阶能力者俨然存在，但SPAD性能却少有达标。与消费级产品不同，难度更高的车载激光雷达需要100米以上的探测能力，众多企业仍力不能及。
　　就像之前所说，VCSELSPAD技术路线仍然停留在从0到1阶段。因此，过去的热闹未必是最好的阶段，而已至的寒冷，也并非是最坏的未来。
　　01简单而强大
　　与数学一样，激光雷达的进化呈现出一种简朴之美。拆开整机，受成本与稳定性驱动，将成百上千个零部件浓缩至个位数，是全产业达成的唯一共识。
　　然而，起义者众，颠覆者寡。
　　据产业人士消息，索尼曾在一次产业会议上曾透露做SPAD的起因：我们本来很不看好这事儿，感觉它很难用起来，是苹果让我们做我们就做了。然而，他们帮苹果iPhone设计的SPAD模块，后来成为这个垂直市场受到重视的开端。
　　在车载领域，真正跨出这一步的，或者说为激光雷达简化之路做出巨大技术贡献的，是一家叫做Ouster的激光雷达公司。
　　2015年，他们便提出了仅用一枚VCSEL芯片和一枚SPAD芯片，取代上千个元件的独到见解，并为此付诸了多年行动。很讽刺，如今市面上中国激光雷达所有的相关说辞，几乎都是复制了他们的原话。
　　而SPAD芯片，也正是因北美公司的跨行业复用，才能在存活了50年后再次焕发生机。
　　这个学名被称为单光子雪崩二极管的技术在20世纪70年代就是论文中的常客：一个有正负两极的硅制管道，吸入一个光子后，在内部形成雪崩效应。而它发生的变化可以被清晰记录下来。
　　在高能物理学研究中，让粒子物理学家魂牵梦萦的大型对撞机就有SPAD探测器的参与撞击出的新粒子是被SPAD找到并接收的。
　　但直到2010年以后，搅局者们才将SPAD从学术剥离出来，带到由市场决定的陌生产业。
　　实际上，五六年前VCSEL激光器还不够成熟，发射功率比现在低很多，但具有极高增益的SPAD器件，却能完美接补充VCSEL的这个缺点。
　　一个发射，一个接收，没有比它俩再合适的组合了，绝配。
　　无论是人，路边的树木，还是呼啸而过的车辆，所有物体反射的光源，经由SPAD的处理流程，与传统激光雷达有着本质差距：
　　在后者内部，光线通常从另一种探测器APD穿过，变成附带物体信息的电流；
　　再通过一枚放大器芯片进入ADC地盘上，化为数字信号；
　　最后，还有一枚昂贵的FPGA守门，对数据做最后的加工处理。
　　而在这样一条链路里，还需要加设40200伏不等的偏置电压、存储器等大量配套器件。
　　如果你拆开一台3年前生产的扫地机器人，即便是一个单线激光雷达，密密麻麻的器件也几乎粘满了整个底盘。
　　而能够高度集成的SPAD，对此表示不屑一顾。
　　因为从探测、数字采样再到超大数据量的信号处理，都可以被集成到一块CMOS晶圆上。
　　以上全部，才能被称为SPADSoC（片上系统）。
　　值得注意的是，APD只是对弱光信号按某种比例进行放大；而SPAD，却拥有理论上的无穷大增益，所以才能够检测到单个光子的存在。
　　同时，比起传统激光雷达每个通道有一个独立接收器单兵作战，一块SPAD片上系统却可以集成上万颗SPAD，并以棋盘格形式分布。
　　经陈然简单估算，这样一来，数据量就比过去多了几千倍，意味着处理起来也难如登天。如果你不在芯片上做预处理，数据不可能送出去。
　　这也可以解释SPADSoC难度之大，不是想做就能做的根本原因之一。
　　除了本身遵循着摩尔定律的成本优势，SPADSoC作为一颗芯片的完整性，也避免了不同器件之间在匹配过程中出现的漂移效应而这通常会导致成本价格极其不稳定。
　　至少扫地机器人单线激光雷达内部一半以上的器件，都可以被一枚SPAD全部抹除。陈然说。
　　2019年，苹果手机上的SPAD模块就已降至20美金。借助它以一敌百的能力，可以想像，芯片化的成本优势也将在难度更高的多线激光雷达上车后，充分发挥出来。
　　02从0，到万
　　陈然回国后，最大的感受就是，中国公司极为擅长把一个产品压榨到极致。
　　一旦掌握了技术关键且创新点已达上限，那么市场便开始完全向中国企业倾斜。
　　我后来看国内某头部激光雷达公司的一代代机械产品，迭代速度快，做的也特别好。真的是能把一项技术榨干到极限。而某家海外头部公司是绝对做不到这一点的。
　　但同时，当他在国内被几百个供应商追在屁股后面提供零部件时，也感觉不太适应。
　　因为在北美搞研发，所有东西基本就是一穷二白，必须得动手自己做。
　　而Spad芯片，也正是在这种神奇的徒手上阵里，被他们摸出各种关键点。
　　2013年，陈然还是甲骨文一名高级工程师，做着比英特尔CPU性能高好多倍的服务器芯片。而激光雷达行业，也还停留在只有重工业才会买单的阶段，汽车市场闻所未闻。
　　正是这个时间点，一群野心不小的工程师野，希望以难度最大的OPA、Flash等技术形式杀进产业。
　　那个时候，还没有关于SPAD应用在激光雷达上的任何苗头，或者说连自动驾驶这些字眼都提及甚少，甚至台积电都没有与之匹配的芯片工艺。
　　但是，这显然比成熟的产业有意思多了。对所有优秀的工程师来说，最快乐的事情，莫过于全世界没人干过，但我却把它搞出来了。
　　2016年，他加入一家激光雷达企业，一开始并没有拿到融资，口袋都没几分钱，租的房子也在旧金山最破的街道。
　　四五个人只能租一个小单间，而隔间则被租给了一个看起来同样不富有的艺术家，屋子内外摆满了自己制作的雕塑。他们必须谨慎小心地穿过一堆粘土人头，才能抵达自己的世界。
　　后来有了funding，就搬进了一个车库有鼠洞的大平房。大家每天要做两件事，捉老鼠和搞研发。
　　每天，他坐着柴油火车头拉着的通勤车抵达布满大便、治安最差但同样也是全球科技中心的旧金山街区，去完成神圣、艰难但又充满味道的技术使命。
　　VCSELSPAD。这在当时是一条完全没有人碰过的道路，前无古人。
　　那时候，从光学器件，再到代码设计，甚至用机械手粘胶，都必须靠他们自己，就差亲自做捕鼠夹了。
　　我们将光点打到棚子上后，需要用机械手带着镜头去高处查看，这种程序也没现成的，都要一点一点码出来。
　　有趣的是，如今拆开国内一些品牌的扫地机器人，其单线激光雷达里的SPAD芯片，使用的还是他们当年研发的BCD集成工艺。
　　那时候，他们比苹果都早上3年，做了大量试错工作。而第一代的东西也不得不说，效果很差。
　　跟市面头部雷达公司相比，我们当时的探测距离只有他们的13，对方可以轻轻松松看到150米，直接秒杀。
　　直到不停迭代，直到迎来巨头的入场，以及市场的爆发。
　　然而，像昔日机械激光雷达统治者Velodyne的悲剧史一样，在真正进入市场时，北美企业的劣势就会逐渐显现出来。
　　他们大多无法对中国市场的特点做本地化调整，迟钝且冷漠的反应让中国企业在这个时候乘机而入，一次又一次完美诠释螳螂在后的故事。
　　而陈然，也是在这个时候彻底决定回国并创立了一家SPAD芯片企业。
　　按照中国速度，如果从时间早晚来判断幸与不幸，那么陈然应该喜忧参半。
　　不幸运的是，在苹果被曝光使用SPAD芯片的2019年前后，具备敏锐嗅觉的中国创业公司就已伺机而动，那时候有大厂与泡沫加持，估值纷纷达到高点；而完全属于陈然的2022年，则是个很特殊的启动期。
　　而幸运的是，SPAD技术路线虽然火爆，但大多企业的SPAD自研之路并不顺利，甚至可以说屡屡碰壁，内部经历多次失败，性能并不达标，整机厂也不买账。
　　或许，对很多人来说最不热闹的时间点，对另一部分人来说是个好的开端。
　　03一较高下
　　实际上，多枚芯片集成的压力，转移到一枚芯片的内部，与汽车架构简化的大趋势有着异曲同工之妙。相对应，人才也开始超越产业特性的边界。
　　除了器件大佬与解决信号问题的模拟芯片工程师，我此前并不理解为何一个激光雷达团队会有英伟达和博通背景开发者混入其中，直到整枚SPAD被陈然做了横向解剖。
　　刚才提到，SPADSoC的一个专用模块，需要做数据量庞大到惊人的并行处理。而博通不为众人所知、但在服务器行业赫赫有名的交换机芯片Tomahawk与英伟达的GPU恰恰精于此道。
　　因此，激光雷达需要的SPAD，是跨界知识储备的复用。
　　为苹果设计了手机SPAD芯片的硬件巨头索尼，最擅长的是SPAD前两个部分光学器件与模拟电路。但在算法处理和MCU方面，则暴露出了日本工业界长久以来的软件弱点。
　　许多SPAD企业也存在同样的问题，或者说他们并不认为对大量数据做片上预处理很重要要么加一个协处理器，要么将所有数据丢给域控（自动驾驶芯片），怎么做是客户自己的事儿。
　　但陈然估算了一下数据量，特别是远距车载激光雷达，SPAD阵列转化的数字信号量级，大到根本没有合适的传输渠道送它们出去。
　　他认为，站在激光雷达角度去定义芯片才是靠谱的。如果既没有算法积累，又不想做难度更大的集成，那么坑就会顺势转移给下游整机厂商。
　　此外，SPAD与多年积累的传统激光雷达算法经验并不能完全重合，很有自己的一套脾气，与传统探测器相比有着独树一帜的特性。
　　譬如，它有时候会装死。这个特性通常被工程师称为死区时间在接收到一个光子后，它一定会突然死一段时间，这是其他器件都没有的毛病。
　　在XY象限里，SPAD的探测波形本来有着光滑的起伏，但死区时间一旦到来，波形立马就形成一个直切式断崖。
　　如果不把SPAD摸透，那么算法就会出现严重偏移，任何从旧器件移植或嫁接过来的东西都是无效的。
　　但整机厂做芯片，上述问题都不是最大的难点。
　　芯片相当于重开了一个大炉灶，从哪里找到真正匹配的人才？
　　而这些人才在一个多条技术路线并存的企业里，处于一个什么位置？
　　单光子芯片的研发如何与传统条线研发做分离与融合？
　　此外，Ouster一开始就是走的SPAD路线，后来所有的任务都是围绕VCSEL与SPAD展开。而对于寄希望拓展新研发支线的企业，是否会带来更不可承受之重？
　　04花钱大王
　　在2022年一个绍兴地方半导体政府会议上，一位国产IP大佬说出了中国A企业的秘密，扫地机器人等消费产业才是这家中国自动驾驶芯片公司出货量最大的市场。
　　这本就没啥可惊讶的。因为你觉得需要凭借多少万辆车，才能摊平研发和流片前期投入呢？她说。
　　这完全可以映射车载激光雷达市场如今的状况。
　　即便大小激光雷达公司的通稿里充斥着百万出货的巨大数字，但大家心里都清楚，即便搭载激光雷达的车型卖出10万，也回不了本。没有一家企业能盈利，也没有任何批判的必要性。
　　而再加上所谓的自研芯片，表面上虽有推高估值的好处，但也会让车载激光雷达创业公司在夜里遍体生寒。
　　半导体产业里，前期投入1000万，每年只能卖1万颗与每年卖1000万颗的差别，每个人都清楚意味着什么。
　　只有把SPAD技术复用在不同的市场，特别是成熟的消费级市场，摊平成本，才能保持我的市场竞争力。
　　其实大多数激光雷达企业都在走这种路线。譬如Velodyne失去汽车市场却能死而不僵，就在于它在工业市场仍具有强大的影响力和出货量。
　　而对于allinSPAD路线的创业者来说，无论是单线产品还是难度更高的车载系列，底层技术都如出一辙。如果只用于内部或汽车市场，那么无论从技术还是销售规模，对企业都不是一笔好买卖。
　　陈然在甲骨文做CPU时，真正明白了这一道理。
　　作为全球最好的数据库企业之一，外界并不知晓，甲骨文内部做的SPARCCPU，使用了当时最好的半导体制程，最复杂的设计，使得并发处理性能是同时代英特尔CPU的几倍甚至几十倍。
　　但他们仅内部使用，最后核算成本时每颗高达几千美金；而英特尔却出货量奇大，批量采购价100美金甚至更少。
　　后来企业都选择上云了，那么这枚CPU既然没机会接触更广阔的市场，必然会消失。
　　在近期的激光雷达产业，我发现了一件很有趣的事情。
　　如同陈然的公司一样，后进市场的玩家大多变得小而专，只做激光雷达的某个关键模块。不知是为了避开与头部的正面对撞，还是适应逐渐琐碎的中国汽车供应链市场。
　　这样一来，新人们在汽车市场就变成典型的Tier2供应商，最大的客户群也许是Tier1既不会完全不懂技术，但也不愿做的特别重。
　　不得不说，如今中国激光雷达企业的竞争，可谓是前有堵截后有追兵
　　即便汽车市场的等级秩序正在消失，但Tier1仍然想从他们手里拿下对激光雷达赛道的真正掌控权。
　　05写在最后
　　对于芯片人才，即便资本寒冬，国内也不会过于吝啬。
　　从2022年迄今，陈然的两轮融资过程呈现出一种相对无聊的顺畅。其中，苏州高新金控迅速参与了天使轮融资，硅光子与第三代半导体企业都在这片区域获得了极大的支持。
　　譬如，长光华芯牵头建设的高功率半导体激光创新联合体，就集结了一批优秀且低调的激光类企业。
　　有一次，在苏州办公室，他突然发现园区里有家公司能做某种激光雷达专用材料。这种材料全球只有一两家能做，没想到他们可以做到同样的精度。
　　陈然说，他们还在尝试不同的工艺，挑战系统集成的复杂度，虽然不能立即感受到中国这条产业链的聚拢和壮大对他以后到底能带来什么，但一定是个好事情。
　　最后，祝福中国所有敢于深入到半导体一线的吃苦耐劳者。
　　END