汽车成像的创新技术

对于具有深厚技术积累的模拟芯片厂商来说,为了应对市场需求的发展和变化,需要通过开发创新技术,以及行业并购来提升自身竞争力,安森美半导体就是这样一家企业。

该公司在成像传感器行业有超过40年的历史,其在汽车用传感器市场一直保持行业领头羊的位置。

来自日本市场调研公司TSR(Techno Systems Research)的统计显示。汽车传感器分为两个市场,一是汽车成像市场,专门给人眼看的,如驾驶员、乘客、后视、环视、电子后视镜。安森美在全球占>60%的市场份额;二是汽车感知,也就是给人工智能和机器视觉用的感知系统,安森美占全球>80%的市场份额,而且还在逐年扩大。

在此基础上,为了应对市场应用需求,特别是汽车市场的需求和发展特点,安森美于六年前成立了智能感知部,与此同时,通过几次战略并购,不断加强其在该技术领域的实力。

下图给出了该公司在传感器领域的一些并购企业。TRUESENSE前身是柯达影像,柯达影像的核心技术来源于贝尔实验室CCD影像。Aptina前身是美国航天宇航局JPL喷气式推动器实验室。1993年,JPL为了阿波罗登月开发出全球首款CMOS图像传感器。27年过去后的今天,CMOS图像传感器已经普遍应用。

从三年前开始,安森美半导体又陆续收购了IBM在以色列的毫米波雷达研发中心,以及专注于飞行时间(ToF)激光雷达传感器开发的爱尔兰SensL公司。对此,安森美半导体智能感知部全球市场和应用工程副总裁易继辉(Sammy Yi)先生表示:“公司在图像传感器上,拥有行业内最多的成像专利,最庞大的传感器产品阵容,再加上强有力的供应链,安森美半导体每个礼拜销售的芯片产品总数量就超过10亿件。这是非常巨量的供应链和服务。”

据易继辉介绍,该公司的智能感知部门有三个主要的市场方向:汽车、机器视觉和边缘人工智能。汽车是非常传统的行业,但是最近几年,由于电力化和智能化,使这个行业产生了新的发展动力,特别是智能化,各种感知产品的应用,使汽车变得更加安全、更加舒适。这个市场成长也非常快。我们在汽车的智能感知方面的成长速度,远比汽车本身的成长速度快得多,就是因为汽车采用新技术的速度非常快。

汽车成像需要技术创新

汽车成像的挑战非常多,有三个比较突出的方面:一是宽动态;二是环境条件,车要能在零下几十度的环境开,也能够在高温条件下工作;三是对图像传感器本身的独特挑战。

上面是一个图像传感器的示意图,看起来像是高楼大厦,一共有六层。这是整个图像传感器的内部结构,都是由半导体制成。易继辉表示,市场上有一个误区,认为GPU和CPU是半导体里挑战性和难度最高的,实际上和传感器相比它是小巫见大巫。因为GPU和CPU里,它所要对付的主要在电子(Electron)。但在图像传感器里,既要对付电子又要对付光子,光子和电子的结合使图像传感器变成非常复杂。未来还有更多功能可以叠加进去,加上一些更智能化的,包括人工智能,都可以直接放在图像传感器里。所以,这需要非常长时间的技术积累和投入。

在图像传感的光电转换过程中,光子打进来以后转换成电核,变成电信号,这就相当于下雨时拿着水桶接雨,水桶越大接的雨量越大,同样,容积越大,光子转化成电子的电容、电荷量就越多。据易继辉介绍,安森美有一种新技术,专门用在高端、专业的摄影机上,好莱坞的导演都非常喜欢用的摄影机上,就采用了这种专用技术。简单来讲,就是在传统小像素旁边开个大的“蓄水池”,把多余的电荷存在里面,从而把整个光强量、信息量提高,增加动态范围。在高端摄影机里,比如好莱坞著名导演李安拍摄《少年派的奇幻漂流》使用的ARRI公司摄影机,就是用的安森美的图像传感器。现在,该公司逐渐将这种技术转入汽车行业,主要是汽车传感器,接下去会逐渐转入到工业机器视觉和其它应用领域。

安森美的Hayabusa系列产品用了这种技术以后,一次曝光就能实现95dB,这是很大的进步。经过多次曝光可以达到120dB,未来的平台,下一代产品一次曝光希望能够达到110dB,多次曝光可以达到140dB。

为什么宽动态范围非常重要?宽动态不好的情况下,照顾了暗的部分,但亮的部分就都失去了。宽动态好的话,不光暗的地方看得非常清楚,在亮的地方,包括红绿灯,前面的车辆都能看得很清楚,这就给人工智能、算法提供了非常准确和全面的信息,可以做出非常准确和安全的判断。因此,宽动态是非常重要的。

另外一个场景就是车灯,在这个场景下,它的宽动态范围是102dB。如果传感器只是70dB,这种场景很多地方你看不出来。比如旁边有一个行人,如果传感器的宽动态不够,不到100dB,你完全看不出来这有一个行人。在用机器视觉可能不能侦探到有一个行人在车子旁边。所以,110dB传感器可以提供非常详细的信息。

还有一个场景就是夜视,在几乎没有灯的情况下。安森美新一代产品开发出来的近红外+(NIR+)工艺,在近红外光电转换效应提高了4倍。

图像传感器发展趋势

易继辉还谈到了安森美对图像传感器发展大趋势的看法。下图是1.3英寸固定尺寸的图像传感器在这些年的发展趋势。图像传感器的分辨率在逐年提升,从过去的200万像素,500万,800万,1200万,现在达到超过2000万。二是噪声导数,相当于图像质量,在同样大小的尺寸下的图像传感器逐年随着像素的增大,图像质量也在不断提高。带宽也在逐年提高。这里有一个很好的例子,29×29mm2标准的工业用摄像头,在十年以前可能只是200万像素,后来逐渐增加到300万、500万、1200万,今年已经能够用到1600万像素。安森美每一代产品都是这样在逐渐提高,能实现这样的结果最主要的是靠技术的推动。安森美在技术上有长时间的积累:全局快门,是在高速运动下使图像不会有拖影;内校正,像素内的校正,以前都是在系统里通过软件校正,现在直接做到硬件里,像素内部去做图像校正;工艺节点,从110纳米到65纳米,再到45纳米,甚至更小,这样就充分利用了摩尔定律的优势,即成本、尺寸、耗电量都在逐年下降;背照式,在同样尺寸下,分辨率越来越高,像素尺寸可能越来越小,感光量、感光度,特别是暗光下,性能可能就会降低,背照式就是用来提高感光能力;堆栈架构,以后就不光是两维空间了,而是三维,堆栈式,两次堆栈,三次堆栈都有可能实现。以后不光把模拟和数字信号放在第二层,甚至可以将人工智能的一些算法放在第三层里。因此,图像传感器正在向高智能化的方向前进。

激光雷达和毫米波雷达

激光雷达的传统技术是APD(雪崩光电二极管),它的缺点是体积大、功耗高、侦测距离范围有限、一致性不好。安森美推出了SiPM(硅光电倍增管)技术,它的优势在于增益是APD的1万倍,灵敏度是APD的2000倍,工作电压要求非常低,只要30V,而APD要250V。它的一致性非常好,特别在大批量生产的时候可以批量化。

据易继辉介绍,安森美的激光雷达产品有单点的,在医疗、工业、汽车都有应用,还有新开发出来的阵列,如1×12或1×16,下一代的激光雷达都会用到这样的产品。最新开发出来的叫做SPAD面阵,是400×100,它已经不是点云了,已经和图像传感器差不多了,相当于是一个图像,将来完全可以实现有深度信息的图像。

据安森美半导体智能感知部大中华区市场总监郗蕴侠博士(Yolanda XI)介绍,激光雷达的关键在于传感器,也叫探测器,它主要有SiPM和SPAD,它们采用同样的工艺。现在有很多机械式雷达都在用APD技术。但它的可靠性以及耐久性欠佳,一般的机械式雷达保质期只有一年。因为它需要旋转,所以损耗很大,而且现在量还比较小,不能够大批量,所以它的一致性不好,几百台、几千台还可以,但到以后大批量量产时,这种工艺是绝对不行的。就SiPM和SPAD工艺来说,在很多行业,尤其是汽车行业,安森美半导体是最早给客户提供该技术的,已在医疗方面大量应用,且已是量产状态。对比其他竞争对手而言,该技术的优势主要体现在以下几方面:

车规化。现在之所以很多激光雷达可靠性不高,是因为没有车规化里的器械,且它的系统也达不到车规化。所以,要在半导体层面上解决这一问题。安森美半导体的SiPM产品是全球第一个车规化的,今年还推出了一个单点的车规RD产品。

安森美半导体推出了RDM。“M”就是Micro Lens微镜,本来这个微镜是用在图像传感器上的,但现在用在了激光雷达上。其好处在于,在激光雷达的探测器中有个特别重要的指标:PDE,即Photon Detection Efficiency(光子探测效率),它相当于图像传感器QE指标。这个指标越高,就说明它的光子转化成电子的效率越高。在行业内基本都要参考这个参数。安森美在这一参数上做得很好,RD参数很高。在RDM系列中加了微镜技术以后,它的透光率就更高,转化出来的PDE提升也非常高。现在安森美半导体的RDM在整个业界也居于榜首。

除此之外,安森美半导体采用的是CMOS工艺。未来图像传感器输出量一年可能是上亿的,如果上到万的等级,以前的APD都不可能用人工标定。而安森美采用的是CMOS工艺,可以达到真正的低成本、低功耗,以及优化尺寸等,能真正实现激光雷达车规化的落地。

毫米波雷达方面,在不同级别的自动驾驶上都有应用。安森美下一代毫米波雷达的重点放在了L3上,该公司开发了称为 “MIMO+”的专利技术,它能够提供4D信息,包括R(距离),V(速度),A(角度),以及E(高度),能够为L3级自动驾驶提供四维信息。