在眼花繚亂的激光雷達技術中，出鏡率最低的莫過于FMCW。這類激光雷達一度被認為是實現L4級別以上自動駕駛的關鍵技術，但在早一步實現量產的ToF激光雷達面前，FMCW似乎正在節節敗退，只有少數公司仍在堅持。這讓人不禁產生遐想，在激光雷達市場競爭加劇化的當下，FMCW是否還有一席之地？

都說未來可期，但玩家寥寥無幾

在諸多激光雷達技術中，不少人都認可FMCW的表現，比如探測距離、抗惡劣天氣條件、抗其他傳感器干擾、低成本等等。但一談到商業化，就會發現如今FMCW激光雷達絕對不會是各大公司首選，已經公布的車型中幾乎沒有多少用到FMCW激光雷達，連研發生產這類激光雷達的公司也是寥寥無幾。

這是因為要想打造FMCW激光雷達，需要先進的光子集成電路技術，不僅考驗公司的設計實力，更大的挑戰還是硅光芯片的制造能力。Mobileye背靠英特爾強大的硅光平臺，所以才有這個資金和實力去追這一技術，而Aeva、Aurora等其余Fabless公司，大部分都在燒錢去打造這樣一個量產難度高的產品，靠代工廠的硅光技術來完成芯片的生產。雖說生產成本低，但在面臨制造難度的限制，這一優勢一時半會也就體現不出來了，畢竟連Mobileye都還沒有可以拿出來賣的成品。

不只是自動駕駛汽車

盡管FMCW激光雷達在自動駕駛上的前景不錯，也是業界主要聚焦的市場，但這并非是此類激光雷達唯一的應用場景，這不，一家公司將目光投向了機器人和工業自動化領域。美國初創公司SiLC Technologies于去年底發布了一款新的FMCW激光雷達傳感器產品，名為Eyeonic。

Eyeonic傳感器內部構造 / SiLC Technologies

雖然量產激光雷達的難度限制了這個市場的增長，但SiLC正在采用成熟的半導體制造工藝來應對這一挑戰，盡管SiLC是一家Fabless公司，但他們擁有自己的專屬工藝，并與日本的北陽達成了緊密合作。Eyeonic所用的視覺芯片擁有相干視覺傳感器所需所有光電特性，將超窄線寬的激光器、光放、鍺探測器和無源器件集成在單個芯片上，每個核心一次處理單個像素的返回光子。

對于機器人應用而言，FMCW激光雷達可以利用其優勢解決傳統方案的一些感知挑戰，比如照明條件。雖然在倉庫等室內場景，配有激光雷達的移動機器人可以做到不錯的室內檢測，但一旦到了碼頭裝卸這樣陽光強烈的室外場景，FMCW這樣抗陽光和其它傳感器干擾的技術就是更優的解決方案了，其它的激光雷達不得不采取一些巧妙的設計才能緩解這一問題。

其次，FMCW可以做到直接速度測量，ToF雖然也能做到，但需要通過多次測量才能算出來。如此一來，FMCW激光雷達可重點判斷移動物體，從而省去機器學習的訓練過程。

對于自動駕駛市場，SiLC也意識到汽車產品的設計周期往往會拉長到3至5年，但該市場中的一些細分領域，FMCW激光雷達預計能在2025年左右率先量產商用，比如自動駕駛公交車或AGV等。

換一種調制方式

鑒于如今的FMCW也存在一定的限制，并非十全十美的激光雷達方案，有的廠商提出了另一種思路，RMCW，也就是隨機調制連續波。RMCW激光雷達與FMCW激光的差異就在信號調制上，前者發射的是由偽隨機二進制序列調制的光波，這也是澳大利亞初創激光雷達公司Baraja選取的方案。

Spectrum HD激光雷達 / Baraja

Spectrum HD是Baraja主打的RMCW激光雷達，可以做到0.01米至600米的絕對測量范圍，即便是黑暗物體也能做到230米以上的探測距離。傳統的激光雷達的分辨率基本取決于旋轉鏡以及光源移動的精度，而Baraja的RMCW激光雷達所用的光譜掃描技術無需任何移動部件，就能利用垂直縱軸上的完全掃描，也正是這一技術為其提供了2000個通道，將垂直分辨率做到了0.01°。與FMCW激光雷達相比，RMCW激光雷達無需掃頻的激光源，而這正是FMCW的一大挑戰。

光譜掃描還提供了一項更加智能的功能，那就是聚焦。傳統激光雷達實現高分辨率的方式之一就是高點頻，然而除了激光器本身的點頻參數外，提高只剩增加激光器一途，如此一來，對設計和成本都會造成影響。而Baraja的動態聚焦通過動態改變點云密度的方式，聚焦在FOV中特定的對象上，從而達到最高0.04°x 0.02°，解決高速場景下對分辨率的需求。

雖然Baraja的Spectrum HD激光雷達也尚未量產，但已經確定今年年內會送樣，并計劃于明年開始量產?？梢钥闯觯还苁悄姆N激光雷達，量產永遠都是最大的難題。