在智能駕駛技術快速迭代的浪潮中，激光雷達產業正經歷一場顛覆性變革。這場變革的核心，是從傳統模擬架構向數字化架構的底層遷移，其影響不亞于攝影領域從CCD到CMOS的技術躍遷。速騰聚創CEO邱純潮在近期科技發布會上指出，行業已進入"圖像化"競爭階段，芯片能力將成為決定未來產業格局的關鍵要素。
傳統模擬架構的局限性日益凸顯。基于APD分立器件的堆疊式設計，導致分辨率提升與成本增長呈線性關系——128線產品的性能提升需要增加數百個元器件，直接推高體積和功耗。這種技術路徑下，128線被視為物理極限，繼續突破將面臨成本失控和工程化難題。邱純潮形象地比喻："模擬架構的128線是堆料的終點，而數字架構的192線只是性能的起點。"
數字化架構展現出驚人的進化潛力。通過芯片級集成，激光雷達性能開始遵循"摩爾定律"：在保持相近體積和成本的前提下，線數可從192線快速躍升至2000線以上。這種技術突破使設備進入400萬像素級別，未來更可能達到800萬像素的"4K級三維感知"水平。當點云密度達到臨界值，激光雷達的本質將從測距工具轉變為三維成像系統，為自動駕駛提供更豐富的環境感知數據。
在這場變革中，芯片自研能力成為企業競爭的分水嶺。速騰聚創同步發布的"鳳凰"和"孔雀"兩款芯片，分別針對車載前向感知和機器人補盲場景。前者定義了高端汽車主雷達的性能標準，后者則開拓了新的應用維度。這種"芯片+系統"的全棧研發模式，正在重塑產業分工格局——純芯片企業可能因脫離應用場景而錯判需求，整機廠商若缺乏芯片能力則難以保證系統性能。
歷史經驗為行業提供了重要參照。CMOS技術普及前，大量純芯片企業因市場容量有限而消亡，最終形成"芯片+整機"的頭部廠商主導格局。邱純潮預測，激光雷達產業將重復這條路徑：只有掌握全棧能力的企業，才能在高端市場建立長期優勢。當前市場仍處于培育期，規模效應尚未顯現，這解釋了為何頭部企業仍需維持芯片與整機的雙重研發能力。
技術融合正在打開新的想象空間。隨著SPAD芯片像素密度持續提升，集成彩色濾光片陣列后，激光雷達將實現RGBD（彩色+深度）數據融合。這種突破將徹底解決多傳感器融合的難題——當彩色圖像與深度信息來自同一源頭，自動駕駛系統無需再糾結"信攝像頭還是信激光雷達"的抉擇。邱純潮展望："就像CMOS讓攝像頭無處不在，數字化激光雷達也將走進每輛車、每個機器人、每個物理AI終端。"
