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来源 ： 内容 编译自 IEEE 。
五年前，埃里克·阿吉拉尔 (Eric Aguilar)受够了。
他曾在和Google X 从事激光雷达和其他的研发多年，但这些技术似乎总是过于昂贵，更重要的是，不太可靠。激光雷达传感器经常出现故障，而且似乎是随机故障，所以他必须更换它们。他还开发了复杂的校准方法和维护程序，以确保它们能够正常运转，让汽车能够正常行驶。
因此，当他走投无路时，他发明了一种更强大的技术——他称之为“有史以来最强大的微型机器”。
阿吉拉尔和他在初创公司Omnitron Sensors 的团队开发了一项新的微机电系统 ( MEMS ) 技术，他声称这项技术能够比任何其他技术在单位面积上产生更大的力。通过为微镜提供更高水平的功率，该技术能够精确控制激光雷达的激光束，即使在恶劣天气以及道路颠簸的环境下也能保持稳定。Omnitron 目前正在改进这项技术，以降低人工智能数据中心的功耗。
激光雷达是一种利用激光确定物体距离的扫描和探测系统，自动驾驶汽车通常用它来寻找障碍物并进行导航。阿吉拉尔表示，尽管激光雷达市场预计每年将增长13.6%，但近年来汽车行业的激光雷达应用仍然相对停滞，部分原因是该技术的生命周期太短。
华盛顿大学研究光子系统的李默（音译）表示，颠簸路面和恶劣环境条件造成的振动是汽车激光雷达可靠性的最大杀手。自动驾驶汽车顶部激光雷达组件内的光学对准非常微妙——不良的路面施工造成的震动可能会物理改变反射镜在外壳中的位置，从而可能导致光束错位并导致系统故障。他解释说，温度波动也可能导致部件膨胀或收缩，从而造成同样的不良后果。
阿吉拉尔想知道哪个部件最容易损坏，最终发现罪魁祸首是扫描仪，这个部件负责调整小型反射镜的角度，从而将激光束引导出系统外壳。他希望制造出能够承受激光雷达所面临严苛环境的扫描仪，而硅基挠性件则成为了一个解决方案。阿吉拉尔声称，这些结构就像弹簧一样，可以精确控制激光雷达系统内的反射镜，而不会像标准金属弹簧那样磨损。
设计更好的芯片
阿吉拉尔希望新材料能够解决困扰他的难题，但即使是硅弹簧也无法使激光雷达系统达到所需的坚固程度，以抵御所面临的各种因素。
为了增强激光雷达的性能，Omnitron 团队致力于设计一款更强大的 MEMS 芯片，通过增加设备控制激光雷达阵列中镜面的力度来实现这一目标。他们声称已经实现了这一目标——他们的芯片可以对微镜或其他传感器组件的定位执行器施加比当前行业标准高出 10 倍的单位面积力。这种额外的力度使得微调控制变得极其重要。
为了取得这一成就，他们必须深入挖掘——确实如此。
在该MEMS器件中，反射镜及其执行器被蚀刻在单个硅片上。在其非反射镜端，执行器覆盖着间距紧密的微型金属板，这些金属板位于晶片上的沟槽之间，就像两把梳子的齿相互啮合。为了移动反射镜，需要施加电压，当电场穿过沟槽侧壁时，静电力通过使金属板在沟槽内上下移动，使反射镜倾斜到特定位置。
移动反射镜所需的力受沟槽深度与宽度之比（即纵横比）的限制。简而言之，沟槽越深，施加到执行器上的静电力就越大，从而增大了传感器的运动范围。但制造深而窄的沟槽并非易事。对于阿吉拉尔来说，克服这一限制因素至关重要。
Aguilar 表示，Omnitron 能够将 MEMS 的典型纵横比从 20:1 左右（其他专家认为 30:1 或 40:1 更接近当前平均值）提升到 100:1，这得益于他在美国各地大学小型代工厂的实验和原型设计。“这才是我们的核心突破，”Aguilar 说。“我们倾注了心血、汗水、泪水和各种挫折才创办了这家公司。”
阿吉拉尔表示，这家初创公司已从汽车合作伙伴那里获得了超过 8 亿美元的意向书，并且已经完成了为期 18 个月的计划中的两个月，以证明其能够按照满负荷需求率生产芯片。
李表示，即使在验证了生产能力之后，该技术还必须在振动、热循环和雨水等现实条件下连续数千小时进行“非常严格”的安全测试，然后才能上市。
节省电力
与此同时，Omnitron 正在运用其技术解决不同行业面临的不同问题。到 2030 年，人工智能数据中心的运行预计将需要约 945 太瓦时的电力，超过日本目前的用电量。Aguilar 表示，问题在于“数据的传输方式”。当数据从数据中心的一部分发送到另一部分时，光信号会被转换成电信号，重新路由，然后再转换回光信号继续发送。这个过程发生在被称为网络交换机的系统中，会消耗大量的电力。
谷歌的解决方案名为Apollo，旨在让数据包在传输过程中保持光信号的形式，该公司声称这可节省 40% 的功耗。Apollo 通过使用一系列镜面来引导数据，从而实现这一目标。阿吉拉尔计划使用 Omnitron 更强大的镜面密集阵列，进一步提高传输效率。阿吉拉尔表示，这样做可以将每个网络交换机的通道数量从 126 个增加到 441 个，从而使每个交换机的数据路由量翻两番。
Omnitron 的数据中心实施仍处于早期阶段，因此尚不清楚这项技术能在多大程度上真正提升谷歌的 Apollo 性能。然而，在 9 月中旬的一次“关键设计评审”之后，“全球顶尖的 AI 超大规模企业之一已请求我们的镜像用于其下一代交换机，”Aguilar 表示。“这证明 Omnitron 解决了即使是最大的 AI 基础设施公司也无法自行解决的问题。”
未来可能还会有更多应用。阿吉拉尔表示，Omnitron 已经收到了来自国防工业、航天公司以及对甲烷探测感兴趣的团体的试探。“看到人们为了这个东西敲我们的门，感觉很酷，因为我之前一直专注于激光雷达，”他说。
https://spectrum.ieee.org/mems-lidar?utm_source=homepage&utm_medium=hero&utm_campaign=2025-10-01&utm_content=hero3
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