LiDAR專題-什麼是光達？從自駕車到消費性電子產品，光學測距及空間感知的舊雨新知

故事

年初松下（Panasonic）提出了一份希望在城市中POC的計畫，核心是在城市場域中架設他們設計的sensor，做智慧交通的應用。sensor 的設計中規中矩，功能也不外乎就是感知空間資訊，比如物件分類、計數、測距測速，不過因為時間點恰好是我因為特斯拉（TSLA）決定以毫米波雷達為駕駛輔助系統空間感知主軸回頭分析聯發科的毫米波雷達產品的時間點，讓我重新研究起這兩種技術。

其實從去年iPhone12把光達應用在消費性電子產品上之後，這項技術就已經從前年人們對光學空間感知還在評估商業化或多用在生物辨識的印象，轉變到生活好像有很多輔助應用能看到的階段，我想這篇網誌就是紀錄光達目前的一些資訊以及我個人所見。

技術回顧

光達（light detection and ranging）是什麼？從語源來看，就是以光波取代聲波的主動反射式偵測儀，特性比較上，主要的差別就在能量傳遞的方式-光與聲在物理特性上，波的性質及對於介質的波速（能量折損）差異，讓光達相較於雷達能更精確的偵測物件的輪廓，但也容易在穿透介質時偏移（折射）或損失大量能量，如雨天的偵測工作上，雷達會優於光達。

光達的選用光種相當廣泛，紅外光、紫外光、可見光都有其應用，最為普遍的應用波長在600-1000nm，掃描技術上，由機械結構分為機械式、固態式及混合式，其中固態式又分為OPA(Optical Phased Array)及Flash兩種主流結構。

比較機械式與固態式，相同點在於結構上必須要有光線收發，差異則是發射光的方式及機械結構，機械式的代表性結構就是圖1的旋轉發射、接收；而固態式顧名思義就是較少的機械結構，舉光學相控陣列（OPA）為例，藉由陣列單位的干涉產生指向性波，偵測場景中的物體，固態的無機械結構特性附帶著只能用立體角的覆蓋法偵測，比起機械式，固態式的開發趨向為固態化、小型化、低成本化，單受限於結構，環景偵測自然不可能只用單一版，這時固態混合式就形成了，一旦加入可動元素，就可以發揮固態式的優勢又能達成機械式的角色

圖1 機械式光達概念（kknews.cc）

OPA原理（quanergy,2016）

比較

比起原理相近的雷達，光達在空間感知領域最常被比較的就是以攝影機為首的CV（電腦視覺）技術，影像基礎的空間感知技術本身就存在許多如語意分析等應用相當廣泛的影像處理技術，但一直以來缺點也是持續存在，就是對於距離的測定及光線不足清況下擷取的資訊量不足的問題，相較之下，光達成像的方式是以「光波來回測距」、「點雲」方式，距離資訊來自於成像技術根本，所以對比CV技術，光達的強弱項十分區隔，故在感知軟體設計上，依據場域的光線特性，會加入雷達、光達進行輔助。

產品設計上，光達選用取決於能感知的最高距離與各種成本。過去長時間的各大學及研究機構的自駕車研究，都是在車頂安裝機械式光達進行掃描（比如google、Uber），機械式光達造價高昂，但雷射讓感測範圍相較廣、立體掃描速度快，單線發收結構讓光學結構視場較小，抗光噪的能力較強，足以支援在高速駕駛對遠方物體的感知，雷射線束多寡則能提高三維空間感知的解析度。

機械式光達的優勢在於範圍較大、立體掃瞄速度快、抗光噪能力較佳，隨線束增加可以拉高解析度，缺點是造價高昂、工藝水準高、安裝工藝要求高

相較之下，固態式光達較少活動部件及機械式結構，所以體積較小、部件耗損較低，工藝傾向材料工程，使用結構不同工藝水準難度不同，但一致的是集成度高，隨著產線成熟單位成本也可以得到降低，相較於機械式，成本較低廉；目前市面上的常見固態式光達感測方式主要以點對面、面對面為主，由於立體角特性，即使如OPA具有指向性的控制方式，發散感測依然會有解析度隨距離劣化的問題，所以固態式的缺點為感測距離有限、解析度提升成本較高。

固態式光達的優勢在於體積小、耗損較低、集成度高、成本較低，缺點是測距短、解析度提升成本高

為了取兩者優勢，混合式光達運用固定式版件增加了機械結構，讓固定式在立體環境下有較多的掃描能力，又能保有成本較低的優勢，但依舊無法改變固態式測距較短的問題。

以自駕技術的應用上，鏡頭則作為大部分應用的核心，機械式則作為遠距感知的手段之一（但有其他成本更低的手段，並不以其為必要），固態式或者混合式扮演的角色，通常運用在較近距距離的輔助偵測，而消費性電子領域，因為有體積要求，應用開發目前偏向利用固態式補足光學鏡頭影像侷限在二維的限制，讓軟體能夠獲取第三維度的資訊，輔助語意分析達成更高精度的前後景分離或是景深，FACE-ID 的面部重構也可以利用這個資訊，減少原本在人臉辨識上的盲點，而這項技術的下位版則是閃光或雷射輔助。

商業討論

從上述幾個章節可以歸納光達的兩大主流商業應用領域 ：電動車（自駕、輔助駕駛技術）及消費性電子產品（攝影、生物辨識）。

目前車用光達市場上，Velodyne（VLDR）及Luminar是佔有版面較多的兩家商，Velodyne機械式光達的老牌硬體大廠，持有專利及生產經驗為最穩定，而面對電動車消費市場對於光達成本相較比雷達高，給鏡頭的組合應用上並不必要的商業風險，他採取的是盡可能降低成本及擴展智慧城市的應用場合，利用機械式光達廣域、高解析的特性，安裝在號誌、路燈上可以減少同樣用來作為智慧交通應用的CCTV的需求，以筆者自身經驗來看，有兩個實務優勢是CCTV所不及的，第一個是現場的光線補強並不容易，第二則是城市美觀，高解析的特性也讓光達要作為現場即時監看畫面相較於雷達有更高的可行性，不過同樣建立在筆者的經驗上，成本依舊是光達的痛點，毫米波雷達的出現讓光達應用需要好好思考產品設計；而Luminar是新創，策略上專注在車用，與Mobileye合作專注在光學鏡頭的弱點：低光源、低能見度天候的條件下的駕駛輔助模組開發，他們認為如果要實現高穩定性的level4以上的自動駕駛，克服天候狀況的自駕產品必須含有光達模組，最新的消息時Luminar與Volvo在輔助駕駛與自動駕駛上合作。

消費市場上，Quanergy是OPA的技術專利大戶，在台灣也擁用專利；Innoviz則是混合式的領頭羊，獲得BMW為首的客戶採用為駕駛輔助；蘋果電腦也曾經併購固態式光達的技術公司，未來應用在IPhone上的光達，可能源於公司自持的專利。

對台灣廠商而言，直接相關的有雷射二極體製造的VCSEL（Vertical Cavity Surface Emitting Laser）跟砷化鎵晶圓製造技術，雷射技術在光纖通訊領域本身就是重要技術，題材上作為5G通訊的科技題材，許多類股已經進入高檔，其中磊晶片以全新光電（2455）為首，晶粒則是鼎元（2426）、光磊、光環等，其中以鼎元最早，光收發模組鴻海（2317）具有產線，配合該公司MIH聯盟的野心，可視為正確商業佈局。

排除目前一定無法取代的光學鏡頭（成本低、成像表現），雖然光達可以提升的解析度空間大，而且可以提高單束光能量強度來提高穿透性，但雷達成本較低讓光達市場壓縮是不爭的事實，以特斯拉爲例，目前出產的各車款都是以光學鏡頭與雷達輔助為配置，固筆者認為高解析的特性，生物辨識、攝影上有不可取代的地方，低光源、高解析的成像手段甚至是獨有特性，製成若持續成熟，成本能持續下降，會是一片可期的市場。