接收端

在激光雷達的接收端技術中，主要的技術路徑可劃分為APD（雪崩光電二極管）和SPAD/SiPM（單光子 avalanche photodiode / 雪崩光電二極管/硅光電倍增管）兩大類。這兩種技術路徑均基于二極管的雪崩擊穿效應，但它們在工作原理和性能上存在差異。

PD、APD和SPAD這三種探測器本質上相似，它們的區別主要在于所施加的反向電壓不同，這決定了單個光子能夠引發的電子數量，進而影響了探測的靈敏度。

APD以其低成本和高可靠性而仍然具有一定的市場價值，尤其是在1550nm波長的激光雷達中，APD是首選。盡管APD在靈敏度上不及SiPM，但在強光環境下，其對自然光和環境溫度的干擾抵抗力較強，因此仍具有一定的應用優勢。目前，已有國內企業如芯思杰開始布局1550nm APD技術，并與多家國內領先的激光雷達企業合作開發陣列SPAD。

SPAD/SiPM技術路徑面臨的主要挑戰是自然光的干擾，尤其是在陽光強烈的環境下。由于日光是一種連續光譜，幾乎包含了所有激光雷達的工作波長，濾光片難以完全濾除陽光。強烈的陽光直射可能導致SiPM中的多個SPAD單元飽和，而且在恢復至初始狀態之前無法吸收光子，這可能會導致漏檢真正的反射信號。因此，在設計和應用SPAD/SiPM接收端時，需要特別關注其光子探測效率（PDE）和可靠性。隨著技術的發展，SPAD/SiPM正在逐漸取代APD成為905nm波長激光雷達的主流選擇。

掃描端

掃描系統是激光雷達的關鍵組成部分，其中轉鏡和MEMS振鏡是兩種主要的掃描技術。根據中信證券的分析，盡管這兩種技術各有優勢，但轉鏡技術在當前市場上占據主導地位，并且預計在短期內將繼續保持這一地位。

轉鏡技術以其簡單性和可靠性而受到青睞，它通過勻速旋轉來實現掃描，無需復雜的變速控制或其他特殊技術，這使得它在車廠認證過程中較為容易獲得認可。此外，轉鏡與振鏡結合的使用方案進一步提升了掃描的靈活性，允許對特定區域進行密集掃描，同時保持其他區域的常規掃描頻率。例如，圖達通的falcon激光雷達就采用了這種轉鏡+振鏡的組合方案，其中轉鏡負責水平方向的掃描，而振鏡則負責垂直方向的掃描。

另一種流行的掃描組合是轉鏡與線光斑的結合。線光斑技術采用連續的線形光束，這賦予了它卓越的垂直方向分辨率。值得注意的是，為了提高垂直分辨率，只需提升接收端的分辨率，而不需要增強激光發射端，這樣做的好處是升級成本更加低廉。

MEMS振鏡的特點在于其小巧的尺寸和出色的平衡性能，這使得它成為了激光雷達掃描技術中的佼佼者。與靜電式MEMS相比，電磁式MEMS不需要高電壓驅動，也不需要額外的升壓電路。而且，電磁式的驅動力更大，可以驅動更重的鏡片，確保激光束能夠始終準確地照射在大幅擺動的鏡片上。因此，電磁式MEMS目前成為了激光雷達掃描技術的主流選擇。

雙楔形棱鏡則以其低成本設計而受到市場的青睞。這種設計利用了菲涅爾原理，去除了棱鏡上不必要的部分。直觀來看，新的棱鏡每一片都可以分為兩段，這樣的設計不僅減輕了重量，也縮小了體積，使其更加適合應用于汽車環境中。

信號處理

信號處理是激光雷達的關鍵技術之一，涉及到激光器的驅動、信號的放大以及時序控制等方面。在激光器驅動方面，快速響應是至關重要的，因為它能夠最大化地利用激光器的瞬時功率。激光器驅動芯片（LD Driver）的作用是在接收到主控芯片的指令后，為激光器提供一個精確的控制信號。

跨阻放大器（TIA）是信號處理中的另一個關鍵組件，它主要負責將放大和電流轉電壓的任務。TIA屬于高速運算放大器的一種，對于硅光電倍增管（SiPM）等探測器來說，它是必不可少的。

根據中信證券的分析，目前高速運算放大器市場主要由德州儀器（TI）、亞德諾半導體（ADI）等國際廠商主導。然而，國內激光雷達企業正在逐步推進自主研發，例如鐳神智能和禾賽科技等公司都在進行TIA的自研工作。據悉，禾賽科技自研的TIA產品在通道數、功耗、信號展寬以及通道隔離度等方面相比ADI的產品具有明顯優勢。

在激光雷達系統中，TDC（時間數字轉換器）和ADC（模數轉換器）是兩種關鍵的轉換器件，它們在測量精度和系統成本方面各有優勢。TDC以其較低的成本和簡單的功能，適合應用于對環境要求不高的低成本系統，主要承擔計時的任務。而ADC則更適合那些需要更高測量精度和更復雜環境的系統。

根據中信證券的觀察，目前高速ADC市場主要依賴國外廠商供應，但國內廠商正逐步迎頭趕上，展現出自研的實力。例如，禾賽科技自研的高速ADC芯片在性能上已經超越了德州儀器（TI）的同類產品。這不僅體現在采樣率保持不變的情況下提高了分辨率和信噪比，還在于其內置了PLL鎖相環，增強了芯片的功能性。

FPGA（現場可編程門陣列）在激光雷達系統中扮演著主控芯片的角色。與傳統的CPU相比，FPGA在處理激光雷達所需的信號處理和電機時序控制任務時，展現出了更高的效率。這是因為FPGA可以適應算法的快速迭代，通過專用電路設計來實現對算法的優化，從而在執行效率上優于CPU。