本期节目我邀请到了叠铖光电的CTO张博士,首先请您给我们介绍一下叠铖光电聚焦什么领域呢？

  张友伟（嘉宾）：好的，叠铖光电是一家专注于做多光谱堆叠传感器的研发型公司，我们近期推出的基本的产品集中在可见光和热红外的双光谱传感器。

  比如说我们常见的摄像头，它是可见光的波段，然后我们还有热成像的这种摄像头，它只是在红外的波段，我们要做的就是把两种波段融合在一个传感器上，使同一个传感器可以在一定程度上完成对红外和可见光两种光谱的感知。

  张友伟（嘉宾）：近年来新能源汽车行业加快速度进行发展，我认为无人驾驶将逐渐引领很多领域往后若干年发展趋势，各种各样的传感器（比如可见光摄像头、毫米波雷达、激光雷达、热成像传感器等）会进入到车内。但是，我们得知很多情况下，单一传感器多多少少存在一些局限，它们各有各的优势，也各有各的弱点。比如说可见光传感器，在太阳逆光直射你的时候，或者夜间光线很弱的时候、天气状况不好的时候，它都发挥不了很大的作用。

  CMOS传感器：主要是利用硅和锗这两种元素所做成的半导体，使其在CMOS上共存着带N（带-电）和 P（带+电）级的半导体，这两个互补效应所产生的电流即可被处理芯片记录和解读成影像。后来发现CMOS经过加工也可当作数码摄影中的图像传感器，CMOS传感器也可细分为被动式像素传感器(Passive Pixel Sensor CMOS)与主动式像素传感器(Active Pixel Sensor CMOS)

  张友伟（嘉宾）：是的，实际上现在很多车厂也采用了多种传感器相互协作融合的工作模式，希望把各种传感器的长处结合在一起。

  但也存在一些难点，比如各种传感器之间在时间上同步性，即两个分立的传感器在同一时间上能否同步，我看见某个物品的时候，另一个传感器是否也在同一时间看到此物。

  再比如说我在这个传感器能清楚看到目标，在另一个传感器看不到目标的时候，我应该相信谁，在信息上有矛盾的时候我们该做一些取舍。

  幻实（主播）：您说的这一些状况我估计现在都是有存在的，目前业界是如何正确地处理的？

  例如在车的方向上，特斯拉是相对另类一点的，他从始至终坚持用纯视觉方案来解决无人驾驶问题，然后他前段时间好像把毫米波雷达也拿掉了。

  特斯拉实际上它对成本及整体的性能要求都非常高，多传感器相融合这种方式在他看来成本过高，又不能很好的解决问题。

  张友伟（嘉宾）：因我们把两个传感器堆叠在一起后，他们在时间及空间上都是同步的，得到的数据是一致的，这样我们就解决了一些特殊场景和信息矛盾的问题。

  同时，在我们可见光加红外多光谱的图像上面，它每个像素包含的信息更多，识别率更高。在进行AI识别的时候，它实际上要有一个搜索空间，用了我们这个传感器以后它的搜索空间会减小，因此就需要的算力也会更少。

  张友伟（嘉宾）：目前我们第一步考虑汽车这个行业，不管是无人驾驶还是辅助驾驶，使用我们传感器之后都能够有很大的提升，同时在工业产品、安防消防等场景，包括一些其他的特种行业，实际上都能够获得很好的运用。

  幻实（主播）：假如汽车市场采购了我们的传感器，是不是传统的视觉传感器就不被需要了，就像最近美国上市的一家激光雷达公司。您怎么理解你们的产品和他们产品之间的一个融合性？

  张友伟（嘉宾）：其实我们的产品在可见光的维度上面是对它的一个增强，并非使用了我们的传感器就能实现无人驾驶，只是说我们的产品相较于现有的传感器是一个很大的进步，为后期实现L4（L4级无人驾驶是指高度无人驾驶，可以在一定程度上完成驾驶全程无需驾驶员任何操作，但也会有限制条件）或更高级别的无人驾驶提供了更有力的工具，也并不是要取代其他的传感器。

  幻实（主播）：这个方向国外也有做吗，还是说是我们是首先提出来往这个方向去走的？

  张友伟（嘉宾）：目前我们倒是没看到别人在这么做，但并不只是我们拥有这项技术，在军工和航天领域有过这样的一些应用先例，在民用市场上面我还没有看到。

  幻实（主播）：所以这真的是一个开拓性的应用，你们向客户推广产品的时候觉得有压力吗？

  张友伟（嘉宾）：其实还好，客户依旧很感兴趣的，所以我们从始至终在努力尽快把这样的产品落地，并进行量产化。

  幻实（主播）：堆叠而成的增强式多光谱传感器，相比于原有方案的造价，会增加很多吗？

  张友伟（嘉宾）：事实上芯片量产化以后，虽然它的成本增加，但边际效应是递减的。所以将来产品价格可能比现有的可见光会略高一些，但是并不是特别的昂贵。

  幻实（主播）：在汽车方面，大家还未放弃对提高安全性而开拓应用，那在工业市场有没什么具体的方向可以跟我们分享一下？

  张友伟（嘉宾）：可见光及红外线能用的地方我们都能用，所以我们实际上是可以从他们的方向切进去的。

  幻实（主播）：也就是说你们要去找一个既要用可见光，又要用红外的场景，以此实现超高的性价比。因为你们解决了相互连通时效的很多问题，所以听起来还是一个挺有意思的角度。

  那咱们团队是怎样的一个背景，是全部要做硬件，还是说需要嵌入式软件，需不需要做应用的一些开发？

  张友伟（嘉宾）：其实我们的核心团队以前是中科院的背景，我们在红外这方面有很大的积累，我们开发出这样的一个传感器，包括后面的模组，需要的是光学和结构、算法、软件、电子各方面的人才，所以这是一个需要各种技术综合的一个系统工程。

  幻实（主播）：而且还要懂工艺，因为你们自己还要改工艺，我认为这个好难啊，门槛很高，因为做出来之后可能芯片的制造、产线都要配合你们去做调试，听起来你们选了一条艰难的路，当时有没什么顾虑？

  张友伟（嘉宾）：顾虑倒是没有，因为我们主要的核心团队人员以前是做科研的，我们很享受创造的过程，做出一些创新的东西是非常兴奋的。

  幻实（主播）：做科研与考虑商业化不一样，商业要求我们先算算账，可能这样的一个东西回报周期太长，兴趣就会大大减弱。那么，叠铖光电的产品从技术方向来说到了哪个阶段？

  张友伟（嘉宾）：按照今年的计划，我们大概5月份会推出模组型的产品交付客户，之后我们会做一些量产化的工作。

  幻实（主播）：也就是说你们现在是有定向开发的客户了，这是一个很不错的阶段，您预计这款产品到量产中间可能还会遇到怎样的挑战？

  张友伟（嘉宾）：首先实现传感器的这种堆叠技术，在工艺上面是有一些门槛的；其次，我们后期量产产生实际数据后，需要对可见光跟红外完全融合的多光谱数据来进行处理并形成数据库，这样的数据库实际上先前是没有的；不仅如此，基于数据库的算法也是先前没有的，这样一些方面都是巨大的挑战。

  幻实（主播）：也就是从无到有的一个积累期。创新是要靠不断地尝试，一点一点积累而成，但你们一旦突破了瓶颈，别人再进入市场就没那么容易。

  幻实（主播）：很难想象这样的产品在车里真正用到的时候，从我们驾驶的感受上来说会有多大的变化，你能不能给我们场景化的描述一下感受？

  张友伟（嘉宾）：实际上对于实现无人驾驶的情况来说，一种原因是我们大家可以实现在各种气候、光照条件下，都能够很好的进行无人驾驶识别，另一方面是使用者真实的体验有所提升，用户不要一直的去接管它，突发情况变得更少了。

  幻实（主播）：对，因为我们大家常常会发现前面遇到一些复杂情况，这时候就需要你去接管它了。

  张友伟（嘉宾）：尤其是傍晚的时候太阳西照，光照条件发生明显的变化就需要人不断的接管。

  在夜间，可见光其实是很弱了，但是在红外波段依旧能够非常好的探测目标，尤其是探测到比如人这种活动目标，它的优势非常明显。

  幻实（主播）：所以全天候就代表无论有光没光，你们都有办法来解决了。这确实是一个新的角度去处理问题，因为我们大多数都会想大家是不是都配备了视觉毫米波和雷达，但都配备了确实会出现您说的问题，他们之间出现信息矛盾怎么办，谁更具有话语权？我现在想一想，其实车场在调大家的权重时也是真不容易的。

  好，很谢谢您今天给我们科普了一个全新的角度，最后您有什么想借助我们的栏目平台，有没什么想对外号召或者呼吁。

  张友伟（嘉宾）：我们这样的平台是一个非常好的交流平台，我们大家都希望通过这个平台把我们的东西介绍给更多的人，同时也能够与行业界人士进行更多的交流，我们相互学习，共同进步，促进我们整个国家智能传感器行业的发展。

  幻实（主播）：张博士很谦虚，你们的技术方向需要和客户或者是产业的下游进行一些绑定的开发，如果说我们的听众有做这方面，既要用到红外又要用到可见光，但是又对他们同时产生的效果不满意，欢迎各位联系叠铖光电，说不定会另辟蹊径带来更好的效果。

  从整个传感器产业来看，随着以AI、5G通信、大数据等为代表的智能化时代到来，传感器受到了世界各国的普遍重视。传感器产业作为国民经济的基础性、战略性产业，对促进工业转型升级、发展战略性新兴起的产业发挥着重要作用。

  汽车传感器是一个鲜明的例子，智能汽车的加快速度进行发展正不断催生无人驾驶传感器的加快速度进行发展，未来智能汽车的渗透率会不断的提高。文中所提到的将高动态范围可见光、热红外、SPAD传感器集成在同一片芯片上，实现传感器之间的融合一致，给无人驾驶场景注入了想象力，整体看来，理想状态的自动驾驶模式并未走入人们的生活，智能驾驶技术任旧存在很多难题亟待突破，伴随更多创新技术的导入，智能汽车行业势必将迎来更具创造性的新场景、新应用。

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