▲索尼IMX459实际测试
然而，采用D-ToF方式测距带来了一个问题，那就是感知距离短。例如，近两年在iPhone和iPad上采用的激光雷达，就采用D-ToF方式测距，其感知距离大概仅有5米。对一款移动设备来说，5米的感知距离绝对够用，但对自动驾驶来说5米不可用。
SPAD技术再一次体现了它的优势，在同样的激光发射功率下，SPAD传感器仅需微弱的光，也能完成成像，并且其效率不输传统传感器硬件。
▲索尼IMX459在不同条件下的性能表现
索尼还公布了其产品在不同温度环境下的性能，其中光子探测效率在-40摄氏度时为14%，随着温度增加探测效率不断上升，超过50摄氏度后能达到20%以上，当温度达到125摄氏度时，探测效率有所下降。
响应时间上的表现更出色，当在-25摄氏度时，响应时间为7纳秒，为最慢响应时间，其他温度条件下的响应时间还要更快。
3.上千线激光雷达不是梦 行业已有先行者
对于激光雷达行业来说，SPAD技术可以说是革命性的。主要体现在两点，第一是激光雷达等效线数能够实现大幅度提升，第二是点云处理的步骤可以逐渐淡化。
目前，业内主流传感器方案是APD（雪崩光电二极管），随着技术发展，SiPM（硅光电倍增管）和SPAD正在进入激光雷达领域。
▲不同激光雷达技术路线（来自Oichi Kumagai演讲）
在相机行业中，佳能已经能做到100万像素的SPAD传感器，并且利用SPAD响应更快的优点，实现精准的距离测量。未来，激光雷达接收传感器能够像相机一样，实现“像素”数量不断增加。一旦像素数量倍增，激光发射端可以做更高的线数，从而实现更精准的深度信息感知。
▲佳能100万像素SPAD相机传感器
这样的提升将是APD、SiPM等技术路线难以匹敌的。
激光雷达还有一大难点就是点云处理，传统点云处理需要一颗芯片实时处理计算。随着线数、频率、角分辨率的提升，计算设备所需算力越来越大，此时还想保证低延迟输出，并且和视觉传感器融合就会愈加困难。
然而，SPAD传感器能够直接输出光子计数，并且输出飞行时间，能够轻松输出深度图像。
正因为这两点原因，索尼等SPAD传感器供应商如果能实现高像素SPAD传感器量产，就能够改变整个行业。
实际上，索尼并非业内首家使用SPAD技术的传感器厂商。已经实现量产，明年即将上车的ibeoNEXT激光雷达，其传感器就采用了SPAD技术。
▲ibeonEXT
与ibeo公司合作并推动激光雷达量产上车的亮道智能，对这颗传感器有深刻理解。亮道智能一位资深工程师认为，SPAD技术是纯固态激光雷达技术路线上非常重要的技术架构之一。
与此同时，行业内还有多种测距技术路线，但这些技术短期内还无法达到量产节点。
据了解，ibeoNEXT除了能够输出X、Y、Z的三维坐标信息，还能够利用能量信息显示环境图像。这个能量信息图与人们常见的黑白照片/视频类似，可以和激光雷达的点云信息配合同步输出。最后，配合车上的摄像头等其他传感器，就能够形成信息冗余。
不过，ibeoNEXT的像素点仅有10240个，相比索尼IMX459的11万相差很远。即便索尼用3*3进行感知，其分辨率仍然更高。根据前文的分析，像素数量越多，所成的像越清晰，也就是索尼IMX459能实现更清晰的成像，这才是激光雷达更重要的意义。
实际上，除了索尼基于SPAD做激光雷达传感器之外，相机厂商佳能也正在布局SPAD传感器，并且做出了100万像素的CMOS产品。
4.结语：索尼加速智能汽车布局
