本文来源：智车科技
／ 导读 ／
据市场分析公司Yole预测，汽车领域的激光雷达（LiDAR）将是继苹果几年前引爆移动应用激光雷达市场之后，VCSEL（垂直腔面发射激光器）的下一个典型应用场景。Yole《VCSEL——2021年技术和市场趋势》报告指出，尽管目前VCSEL最大的市场是手机和消费电子，其全球市场将在2026年达到24亿美元，年复合增长率为13．6％，但汽车领域的应用正在加速，并有可能成为VCSEL应用的下一次飞跃。
VCSEL是啥？
VCSEL是一种半导体器件，其激光垂直于顶面发射，与一般切开式独立芯片工艺的边缘射出型激光器不同。由于VCSEL激光垂直于反应区，与边射型激光平行于反应区相反，所以可以在3英寸大小的砷化镓芯片上制造出数以万计的VCSEL，密度之大可想而知。
激光器从边射型到现在的VCSEL走了很长一段路，早在2000年，就有了VCSEL公司，不过它已不复存在；直到苹果在iPhone12 Pro和iPad Pro上增加了一个激光雷达传感器，才掀起了VCSEL进入消费产品的风潮，让VCSEL从“旧时王谢堂前燕，飞入寻常百姓家”，也让VCSEL再次获得了关注。
iPhone12 Pro激光雷达传感器
当然，VCSEL具有光电转换效率高、光束质量好、发散角小、波长稳定、可靠性高、阈值电流小、功耗低等优点，易于与光纤耦合，可以单纵模发射和实现高调制频率；而且在大批量生产方面成本可控。这是不少厂商对其不断投入的重要理由。
为什么是VCSEL加SPAD架构？
目前，自动驾驶少不了激光雷达已是行业共识，尽管特斯拉CEO埃隆·马斯克对其嗤之以鼻，但绝大多数主机厂都还是以搭载激光雷达为荣，一方面是因为性能，另一方面搭载激光雷达确实也给品牌提气。
现在，激光雷达还存在很多技术路线之争，而基于VCSEL和SPAD（单光子阵列）的紧凑型全固态解决方案是众多方案之一，Apple的激光雷达扫描仪就是采用这样的搭配，很多人对这个方案抱有极大的希望。
理由很简单，VCSEL加SPAD架构基于纯芯片，没有移动机械结构，且只有纯芯片方案才能够受益于摩尔定律的发展。VCSEL和半导体晶圆工艺非常吻合，摩尔定律的每一步都伴随半导体芯片的发展，会让VCSEL加SPAD的生态方案一起发展。当然，现在的竞争者还有905nm、1500nm和MEMS等，所使用的半导体材料各不不同，性能各有利弊。
VCSEL加SPAD架构
过去几年，VCSEL进一步渗透汽车激光雷达市场，在性能、可靠性和成本方面显示出一定优势，在视野、发射角度、探测范围和对象分类方面效果很好。现在的问题在于，相比发射范围仅为10m的消费类产品，自动驾驶车辆激光雷达的发射范围至少需要200m，功率也必须大幅提高。
车载应用的几个要求
此外，为了大规模商用落地，还要解决目前VCSEL和激光雷达缺乏相关标准，只能根据客户要求进行定制，厂商各自为政的问题，通过应用厂商和上下游生产厂商的更多合作，尽量达成共识，提升VCSEL的使用量，实现应用的市场化和规模化。
用到的感测模式有哪些？
VCSEL的应用场景绝大多数与3D感测有关，汽车应用也是。3D感测模式包括：被动双目、主动双目、结构光和飞行时间，几乎涵盖了现在VCSEL 3D感测的应用场景。
被动双目：使用两个摄像头模拟人眼，从两个点看同一个物体，然后经大脑进行简单几何运算，用VCSEL或算法也可以实现。
3D感测应用场景
主动双目：用两个摄像头加上投影仪主动投射光斑，由两个摄像头接收这些光斑，再进行计算。
结构光：只保留一个摄像头，用投影仪投射光斑，以摄像头接收光斑。苹果Face ID采用的就是这个原理。
飞行时间：包括直接飞行时间（dToF）和间接飞行时间（iToF），是汽车激光雷达主要采用的基本原理。
根据不同应用场景，以上三种结构有不同优势，结构光在短距离时非常精确，超过一定距离（1米左右）精度就会下降，因为是刷脸，苹果Face ID用的是结构光。
iToF是监测发射光和接收光之间的相位差，开始时精度不如结构光，超过1米后就优于结构光了，所以很多远距离应用经常采用。dToF是计算飞出去返回来的时间，对距离不太敏感，特别是长距离非常有优势，超过10米精度很好，所以汽车激光雷达用dToF比较多，这也是苹果激光雷达扫描仪选中它构建外界3D VR环境的原因。
以上VCSEL采用的几个方案并不是相互竞争的，而会在不同场景下有不同的选择，而VCSEL都可以扮演很重要角色。
