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      RoboSense速騰聚創發布芯片戰略,SPAD-SoC技術代際領先,年內量產交付

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      2026年4月21日,RoboSense速騰聚創在深圳舉辦2026 Tech Day技術開放日,首次系統性公開芯片戰略演進路線與技術成果。現場,兩款基于全新“創世”數字化架構的旗艦SPAD-SoC同步亮相:鳳凰系列定位單片原生超高線數,孔雀系列定位全固態高分辨率超大面陣。兩款芯片均實現行業代際級領先,且將于2026年內量產落地。

      鳳凰芯片是全球首顆原生單片集成2160線的車規級SPAD-SoC,點云細膩度已超越400萬像素攝像頭。

      孔雀芯片則是行業可量產的最高規格全固態面陣SPAD-SoC,集成640×480高密度SPAD陣列,實現VGA級三維感知。


      CEO邱純潮在Tech Day現場表示:“數字化鑄底,圖像化定向,芯片定義未來。三維感知的未來,是圖像化、強芯片能力、全系統價值的新時代。RoboSense的目標,不只是這個時代的參與者,而是三維感知新紀元的定義者。”

      “創世”架構:芯片技術積累的系統化輸出


      新發布的“創世”數字化架構名為Eocene。它是一套可快速演進、持續迭代的SPAD-SoC芯片平臺。

      這是速騰聚創多年芯片技術積累的集中呈現。架構可覆蓋車載、機器人、工業及消費電子等多個領域,持續孵化差異化芯片家族。

      架構由四層體系構成。基礎工藝層采用28nm車規制程,核心面積縮小40%,功耗降低30%。第三代超敏SPAD感光層將光子探測效率推至全球最高的45%。第二代3D堆疊工藝確保了更低的噪聲表現。

      核心計算層配置了4320-Core異構計算陣列。它支持每秒4950億次點云采樣處理。高帶寬片上數據高速公路為千萬級像素感知提供算力底座。

      算法加速層硬件集成抗干擾引擎,將抗陽光噪聲與抗對射串擾能力提升至99.9%。

      安全與可靠層內置ASIL B功能安全架構,保障芯片在-40°C至125°C極端環境下穩定運行。

      基于“創世”架構,速騰聚創已實現“高像素不等于高成本”的商業落地。技術領先優勢正固化為持續的芯片級代際差。

      鳳凰與孔雀:線陣面陣均突破,建立技術代差

      鳳凰芯片采用單芯片、單光路設計。單顆芯片內實現2160個原生接收通道。輸出點云分辨率達2160×1900,細膩度超越400萬像素攝像頭。

      性能方面,鳳凰具備原生2160線,最遠探測600米。它可看清150米外13×17厘米的紙盒,小目標探測能力遠超行業主流。

      雷峰網獲悉,鳳凰系列提供五種型號,分別支持2160線至240線的激光雷達產品設計。目前,基于鳳凰芯片的400萬像素激光雷達方案已獲頭部車企定點,將于2026年內量產上車。


      孔雀芯片集成640×480高密度SPAD面陣,實現VGA級分辨率。可輸出稠密細膩的三維深度圖像。

      其最大視場角達180°×135°,擁有超廣視角。最近探測距離小于5厘米,實現近身零盲區。幀率10-30Hz,首次與攝像頭幀率對齊。

      芯片內置高精度TDC與測距處理引擎。毫米級探測精度較上一代提升6倍。

      孔雀芯片以豐富三維視覺信息切入三大場景:車載固態補盲、機器人標準化視覺模組以及全新融合傳感器形態。

      現場,邱純潮宣布孔雀芯片“發布即量產”,將于2026年第三季度規模化出貨。目前,基于該芯片的產品已小批量交付客戶。

      邁向彩色三維視覺:2027年落地

      速騰聚創在融合傳感器領域的探索持續深化。據雷峰網了解,2025年推出的AC1、AC2主動攝像頭系列已為行業提供多元融合方案。

      演講最后,邱純潮展示了由鳳凰芯片直接感光、實時掃描出的2K近紅外成像圖片,其灰度信息與三維距離信息同源同步輸出,分辨率達到2160×1900。

      邱純潮在發布會上說:“這大概是人類歷史上第一次展示由SPAD芯片拍攝的2K圖像。”

      目前,速騰聚創ActiveCamera平臺仍采用高分辨率CMOS與自研SPAD融合的技術路線。作為壓軸預告,公司宣布:真正的RGBD傳感器將于2027年底正式發布。屆時,SPAD有望復刻CMOS的輝煌,催生全新的超級傳感器形態和市場應用。

      代差優勢進入兌現期

      從鳳凰拿下頭部車企定點,到孔雀小批量交付客戶,速騰聚創的芯片戰略進入規模交付的增長飛輪。兩款芯片覆蓋超高線陣與全固態面陣兩條主流芯片形態,同步拉大車載與機器人兩大領域的技術代差優勢。

      速騰聚創表示,在過去幾十年,CMOS讓攝像頭無處不在。未來幾十年,速騰聚創將推動三維感知走向一個和攝像頭一樣無處不在的時代,走進每一輛車、每一個機器人、每一個物理AI終端。

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