8月20日，IEEESPECTRUM期刊发布了一篇题为《LIDARONACHIPPUTSSELF-DRIVINGCARSINTHEFASTLANE》的文章。

根据世界卫生组织的数据，每年有万人死于交通事故，相当于每年失去一个像布拉格这样的城市。采用装备有各种类型电子传感器和复杂计算机的自动驾驶汽车和卡车，有望拯救无数生命。然而，尽管进行了大量的研究投资并取得了可观的技术进步，但要将这一有充满希望的技术真正交到人们手中却变得困难重重。

那么，自动驾驶汽车究竟何时会真正出现在你附近的车道上呢？答案在一定程度上取决于这些车辆是否需要一种被称为“激光雷达”（LIDAR）的传感器。大多数开发自动驾驶汽车的团队都认为激光雷达是所需传感器套件中的关键部分，因为它可以比摄像头更精确地构建汽车周围环境的详细3D地图。

然而，埃隆·马斯克一直在推动特斯拉采用有争议的仅使用摄像头的自动驾驶方法。马斯克在年发推文称：“人类驾驶时使用眼睛和生物神经网络，因此采用摄像头和硅神经网络是实现自动驾驶通用解决方案的唯一途径。”毫无疑问，大多数激光雷达传感器的机械复杂性和高成本（激光雷达传感器可能使每辆车的价格增加数万美元）无疑影响了马斯克的观点。早在年，他就宣布“所有特斯拉车辆出厂时都配备了实现5级自动驾驶所需的硬件”，这意味着仅凭装备摄像头和计算机的汽车就具备了实现完全自动驾驶所需的条件。

七年过去了，发生了多次事故，特斯拉仍未达到2级自动驾驶水平，交通安全专家对马斯克拒绝激光雷达的做法提出质疑。然而，使用昂贵的传感器可能会减缓先进驾驶辅助系统和完全自动驾驶的广泛推广。

但是，将这些传感器的成本降低到能够满足汽车制造商的水平仍然是激光雷达制造商难以实现的目标，他们还必须考虑如何在不损害车辆美观性的情况下将这些设备加入汽车中。

AnalogPhotonics以及其他公司，（AnalogPhotonics为年从麻省理工学院分拆出来的公司）都希望突破这一僵局。目前AnalogPhotonics正在开发一种微型芯片级相控阵激光雷达，有望降低成本并简化集成。AnalogPhotonics解释了在这一过程中遇到的技术挑战，以及离商业化还有多远。

一、从雷达到激光雷达

如今，超过一半的新车配备有一个或多个雷达传感器。这些传感器是固态的，每个成本不到美元，而且足够小，可以不显眼地放置在车辆周围。它们用于各种功能，包括自动紧急制动、自适应巡航控制，以及车道保持和其他先进的驾驶辅助功能。

但情况并非始终如此。早期的汽车雷达体积庞大，采用机械扫描，发射短脉冲无线电波，性能有限。但汽车雷达向电子扫描和连续波发射的转变带来了性能的提升和成本的降低，从而推动了它的广泛应用。

激光雷达现在正在经历相同的演变过程。这项技术在年左右开始受到

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