企业官网建设流程全解析

1. SPAD 到底是什么：从一次“光子数数”的执念说起

先讲个有点极端的场景。你在暗室里做荧光寿命测量，样品发出来的光弱到什么程度呢？一个像素上一秒钟可能只落下来几十个光子，而环境噪声、读出电路的热噪声、暗电流，随便哪一项都比信号强几个数量级。普通相机传感器拍出来就是一片黑，或者一片噪点。这时候如果想要“数清楚”每一个到达的光子，该怎么办？答案就是这篇文章要聊的主角——SPAD，单光子雪崩二极管。

SPAD，全称 Single Photon Avalanche Diode，直译过来就是“单光子雪崩二极管”。它的核心能力用一个词就能概括：单光子探测。也就是说，它能把“一个光子打进来”这个物理事件，转变成一个幅度足够大、足以被后端电路直接识别的电脉冲。这不是靠把信号放大一万倍实现的，而是靠器件内部自己触发的一次“雪崩放大”。

我最早接触 SPAD 时有个误解，以为它就是一颗特别灵敏的光电二极管，灵敏度高一点而已。后来真正调电路、看波形才发现，SPAD 和普通光电二极管（PD）、甚至是 APD（雪崩光电二极管）在工作机理上有本质区别。普通 PD 工作在零偏或低反偏状态，光生载流子被电场扫出来形成光电流，信号极其微弱；APD 工作在较高的反偏电压下，利用碰撞电离获得一个固定的增益，但工作点严格控制在雪崩击穿电压之下；而 SPAD 不一样，它直接工作在击穿电压之上，也就是所谓的“盖革模式”（Geiger Mode）。

盖革模式这个名字容易让人懵，但类比一下就好懂了。想象一个悬崖边上的平衡木，普通 PD 是在平地上走路，走一步算一步；APD 是站在比较高的台阶上，跳下来有一定加速度，但还在可控范围内；SPAD 则是直接站到了悬崖边缘，只要一个光子轻轻推一把，整个系统就彻底“崩”了，从悬崖上自由落体。这个“崩”的过程就是雪崩击穿，一旦触发，电流会迅速增大到宏观可测的水平，形成一个陡峭的脉冲信号。这个信号不需要再做复杂的低噪声放大，直接用简单的比较器或逻辑门就能读出来。

所以 SPAD 器件的关键指标里，“光子探测概率”（Photon Detection Probability, PDP）、“暗计数率”（Dark Count Rate, DCR）、“时间抖动”（Timing Jitter）永远是排在前面的。PDP 决定了它对光子的敏感程度，DCR 决定了在没有光的时候它会不会乱报，时间抖动决定了你能把光子到达时刻定得多准。这三个参数互相制约，比如为了获得更高的 PDP 就需要更高的过剩偏压，但过剩偏压一高，暗计数率和噪声也会跟着涨。工程上所有 SPAD 的设计和选型，本质上都是在三个指标之间做权衡。

很多人会把 SPAD 和“单光子探测器”混为一谈，其实 SPAD 只是实现单光子探测的几种技术路线之一。另一种常见路线是 PMT（光电倍增管），它靠二次电子发射逐级放大，增益极高，但体积大、需要高压供电、不耐磁场。还有超导纳米线单光子探测器（SNSPD），灵敏度极高、时间抖动极小，但需要极低温环境，系统复杂度完全不在一个量级。SPAD 最大的优势在于：它可以做成 CMOS 工艺兼容的阵列，把单光子探测能力和普通数字逻辑电路集成在同一个芯片上，这就为后面所有的应用打开了想象空间。

这一点怎么强调都不过分。单光子探测技术不是新东西，几十年前就有，但过去它只存在于实验室里笨重的光学平台上。SPAD 的意义在于把“单光子探测”这件事从实验室搬到了芯片上，搬到了消费电子产品里，搬到了激光雷达、医疗成像、生物荧光检测这些日常场景中。这也是“itof 用 CMOS 还是 SPAD 工艺”这类话题能成为热词的根本原因——大家真正关心的不是某一个器件，而是 SPAD 技术能否大规模商业化落地，能否成为下一代传感器的核心。

2. SPAD 器件的物理原理与关键参数：为什么它敢叫“单光子”

2.1 从 P-N 结到盖革模式：雪崩是怎么被“点燃”的

SPAD 的基本结构是一个 P-N 结，但它工作在反向偏压高于雪崩击穿电压的状态，也就是盖革模式。当一个光子进入耗尽区被吸收后，产生一个电子-空穴对。这个光生载流子在强电场作用下被加速，获得足够高的动能，撞击晶格原子时会发生碰撞电离，产生新的电子-空穴对。新的载流子又继续被加速、继续碰撞电离，于是载流子数量呈指数式增长，形成自持雪崩电流。整个过程发生在纳秒甚至亚纳秒时间尺度内，最终在外部电路上形成一个几毫安甚至更大的电流脉冲。

这里有个关键点需要说清楚：雪崩一旦触发，并不会自动停止。只要偏压仍然高于击穿电压，碰撞电离就会一直持续下去，电流会越来越大，最终可能烧毁器件。所以 SPAD 必须配合一个“淬灭”（Quenching）机制，在雪崩发生后尽快把偏压降到击穿电压以下，让雪崩停止，然后恢复到待测状态，准备探测下一个光子。淬灭方式分两种：被动淬灭和主动淬灭。

被动淬灭最简单，在 SPAD 阳极串联一个大电阻（通常是几十千欧到几百千欧）。雪崩电流流过电阻产生压降，导致 SPAD 两端的实际偏压下降，当降到击穿电压以下时雪崩熄灭，然后电源通过电阻给结电容重新充电，恢复到盖革模式。这个方案电路简单，但是恢复时间受 RC 常数限制，通常比较慢，死时间（Dead Time）在微秒量级，限制了最大计数率。

主动淬灭则是在检测到雪崩脉冲后，通过一个快速反馈电路主动把偏压拉低，淬灭速度可以做到亚纳秒级别，恢复时间大幅缩短，最大计数率能提升到几十甚至上百 MHz。代价是电路复杂度明显增加，每个像素都需要额外的淬灭和复位逻辑。在阵列化的 SPAD 芯片中，如何设计低功耗、低面积、快恢复的淬灭电路，是一个非常重要的研究方向。

这就像扑灭一场小火灾。被动淬灭是等火烧到一定程度自己缺氧熄灭，然后慢慢清理现场重新开始；主动淬灭是火灾探测器一响，立刻喷洒灭火剂，几秒钟搞定，重新布置也更快。显然主动淬灭性能更好，但成本和电路开销也更高。

2.2 三个核心参数：PDP、DCR、抖动，互相打架的铁三角

选 SPAD 器件时，最先看的参数永远是这三个：

• 光子探测概率（PDP）：指一个光子入射到 SPAD 有效区域后触发雪崩的概率，通常在 405nm、532nm、850nm、940nm 等特定波长下标称。PDP 受过剩偏压影响很大，过剩偏压越高，PDP 越高。但高偏压也带来更高的暗计数和更大的抖动，还会加速器件老化。CMOS SPAD 在可见光波段的 PDP 通常能做到 20% 到 50%，近红外波段（如 940nm）则要低不少，一般只有 5% 到 15%，这也是 SPAD 激光雷达要专门优化近红外响应的原因。

• 暗计数率（DCR）：在没有光照的情况下，SPAD 仍然会因为热激发、隧穿效应产生载流子，触发雪崩，产生虚假脉冲。DCR 的单位是 cps（counts per second）或 Hz。这里有个容易忽略的细节：DCR 随温度变化极其敏感，温度每升高 10 摄氏度左右，DCR 可能翻倍甚至更多。一个在 25 摄氏度下标称几百 Hz 的 SPAD，到了 85 摄氏度可能就变成几十 kHz 了。所以热管理对 SPAD 系统来说不是可有可无的优化项，而是关乎生死的问题。

• 时间抖动（Timing Jitter）：指光子到达时刻与输出脉冲上升沿之间的时间差异的统计分布，通常以 FWHM（半高全宽）表示。抖动来源包括载流子吸收位置的随机性、雪崩建立过程的统计涨落以及电路噪声。时间抖动直接决定了飞行时间（ToF）测距的精度：抖动越小，测距精度越高。理想情况下 1ns 的抖动对应大约 15cm 的测距误差（光速 3x10^8 m/s 乘时间来返），所以激光雷达系统一般都要用到几个 ps 到几百 ps 抖动级别的 SPAD。

这三个参数之间存在明显的跷跷板关系。提高偏压能提升 PDP，但会增大 DCR 和抖动；把温度降低能压低 DCR，但对 PDP 帮助不大而且增加系统成本；加大有效面积能提高捕获光子的能力，但大面积的 SPAD 暗计数也更高，而且雪崩均匀性更难保证。所以我常说，SPAD 工程本质上是一门“在三角约束下找平衡点”的学问，脱离具体应用场景去谈参数是没有任何意义的。做激光雷达的团队可能更看重近红外 PDP 和抖动，做荧光寿命成像的团队更在乎可见光波段的 PDP 和低 DCR，做量子随机数发生器的团队则对死时间和计数率更敏感。

2.3 单光子探测的“数字本质”：SPAD 输出的为什么是一个脉冲

SPAD 输出的信号是一个数字脉冲，而不是模拟电流。这个特性带来的好处远超很多人的想象。普通图像传感器输出的是模拟量，需要经过列级放大器、ADC 转换成数字信号，这个过程中会引入读出噪声，而且模拟信号的动态范围受限于电路设计。SPAD 则不同，它本身就是一个“光子计数器”，光子到达就被计成 1，没有光子就是 0，天然是数字信号。后端电路可以直接用标准数字逻辑来处理，不需要高性能模拟前端，这让整个传感器架构简化了很多。

但要注意的是，“数字输出”不代表“没有噪声”。SPAD 的噪声主要体现在两方面：一是前面提到的 DCR，也就是没有光的时候产生的虚假计数；二是后脉冲（Afterpulsing），也就是前一次雪崩中被困在缺陷能级里的载流子，在恢复期间释放出来，触发了新的一次雪崩。后脉冲会引入时间相关性，在测量微弱信号时尤其讨厌，因为它会让光子计数的统计分布偏离理想的泊松分布。

对付后脉冲的手段有三种：提高工作温度让陷阱载流子更快释放（但这会增加暗计数）、加长死时间等陷阱完全释放（但这会降低计数率）、还有改进工艺降低材料缺陷密度。在 SPAD 阵列设计中，死时间长短是一个需要精细调节的参数，调短了后脉冲严重，调长了高计数率场景下又会丢失光子事件。

理解了 SPAD 输出信号的数字本质，就会明白为什么 SPAD 非常适合与现代数字芯片集成。像素里可以放计数器、时间数字转换器（TDC）、甚至简单的处理逻辑，直接输出光子事件的时间戳，这让 SPAD 传感器成了“智能传感器”的理想平台。

3. SPAD 与普通 CMOS 图像传感器、iToF 的路线之争：别再把它们混为一谈

3.1 SPAD 和 CIS 根本不是一回事：一个是相机，一个是光子计数器

和很多非专业人员的直觉相反，SPAD 图像传感器和普通 CMOS 图像传感器（CIS，比如手机摄像头里的传感器）虽然都叫“CMOS 传感器”，都基于 CMOS 工艺制造，但它们的像素结构、工作原理、输出数据形式完全是两套逻辑。

普通 CIS 像素由光电二极管（通常是 Pinned Photodiode）、传输门、复位管、源跟随器和行选开关构成。光在光电二极管中产生光生电荷，电荷被积累在势阱中，经过一定积分时间后通过传输门转移到浮置扩散区，再由源跟随器转换成电压，经过列级 ADC 量化成灰度值。也就是说，CIS 测量的是在一段时间内积累的光生电荷总量，输出的是一个与光强成比例的模拟值。但它的灵敏度受限于读出噪声和暗电流，单个光子产生的电荷（大概几十个电子）完全淹没在噪声里，根本测不到。

SPAD 的像素结构完全不同。每个 SPAD 像素包含一个工作在盖革模式的 P-N 结、淬灭电路、以及至少一个计数器或时间记录电路。它不再“累积电荷”，而是直接数光子事件。一个光子触发一次雪崩，后端计一个数。这样的架构使得 SPAD 传感器具有几个 CIS 无法比拟的优点：极高灵敏度（单光子级别）、极快的时间响应（可以记录光子到达的具体时刻）、极宽的动态范围（没有像 CIS 那样的积分容量上限，动态范围可以达到 120dB 甚至更高）。

打个比方。CIS 像是在用一个水桶接雨水，水位高低代表降雨量；SPAD 则像是在用计数器数雨滴，每一滴都记一笔。水桶的问题是雨太小时水位太低测不准（噪声），雨太大时水会溢出（饱和），而且你永远不知道雨滴具体是哪个时刻落下来的。计数器则没有这些问题，但代价是计数器的分辨率有限——如果雨滴下得太密，计数器可能数不过来，这就是 SPAD 的“死时间”限制。

所以 SPAD 和 CIS 不是简单的替代关系，而是两种各有优劣的技术路线。CIS 适合大面积成像、彩色成像、低成本消费场景；SPAD 适合极弱光探测、单光子灵敏度、时间分辨测量、以及需要高动态范围的场景。当然了，业界也在尝试把两者混合集成在同一颗芯片上，实现“白天用 CIS 成像，黑夜或特殊模式用 SPAD 计数”的双模传感器，不过目前这种方案的成本和复杂度仍然偏高，商用化还在推进中。

3.2 iToF 用 CMOS 还是 SPAD？这问题本身就藏着技术路线的变迁

“iToF 是用 CMOS 还是 SPAD 工艺”这个热搜问题特别有意思，因为它反映了很多人对 ToF 技术演进的一个真实困惑。先说结论：iToF（间接飞行时间）最主流的技术路线是基于普通 CMOS 图像传感器工艺，通过调制光和解调像素来实现的；SPAD 目前更常应用于 dToF（直接飞行时间）测距。但这两者之间的界线正在模糊，出现了一些混合形态的方案，所以才会有人问出“iToF 用 CMOS 还是 SPAD”这样的问题。

iToF 的原理是发射经过幅度调制的连续光或脉冲光，然后通过像素内的解调结构，测量发射光和接收光之间的相位差，从而间接推算出光的飞行时间。iToF 的像素本质上还是一个积累电荷的模拟像素，只是增加了两个或更多的电荷存储节点，通过在不同相位窗口内交替打开电子快门，把光子按相位分类积累起来，最后通过几个采样值的比例关系计算出相位偏移。iToF 的好处是可以做到相对较高的空间分辨率，因为像素结构相对紧凑，而且可以采用成熟的 CIS 工艺制造，成本低，因此在手机后置 3D 感知、刷脸支付等领域占了主导地位。

dToF 则是直接测量每个光子从发射到返回的时间差。它需要一个分辨率足够高的 TDC（时间数字转换器）来给光子事件盖时间戳。SPAD 天然适合 dToF，因为它能把单光子的到达时刻精确记录到几十皮秒量级。苹果从 iPhone 12 Pro 开始用的 LiDAR 扫描仪，就是基于 SPAD 阵列的 dToF 方案。

那么问题来了：iToF 能不能用 SPAD 做？当然可以。其实 SPAD 可以做“伪 iToF”——用 SPAD 记录大量光子的时间戳，然后统计时间直方图，再对直方图做相位分析或者波形拟合成像。这种方式在学术上叫“SPAD-based indirect ToF”或者“histogram-based ToF”，它结合了 dToF 的高时间精度和 iToF 的多重反射抑制能力。反过来，也有人尝试在普通 CMOS 像素里做单光子计数，通过大幅降低读出噪声和增加增益来逼近单光子灵敏度，但这就是另一个故事了。

所以“iToF 用 CMOS 还是 SPAD 工艺”的准确回答是：传统 iToF 用 CMOS 工艺，SPAD 主要用于 dToF；但如果未来 iToF 方案需要同时兼顾长距离、抗多路径干扰和高分辨率，SPAD 阵列配合直方图处理的混合方案会是一个值得关注的方向。苹果和索尼、三星都有相关专利，安卓阵营的高端机型也从 2022 年开始逐步引入 SPAD 方案做辅助对焦和 3D 感知。可以说，SPAD 和 iToF 早晚会以某种形式融合，但现阶段它们依然是两条并行发展的技术路线。

3.3 为什么 SPAD 相机现在很难完全替代普通摄像头

既然 SPAD 这么强，能不能直接用 SPAD 传感器替代手机主摄？答案是可以，但现状是性能没法打。主要原因有三个。

第一是像素尺寸和填充因子。SPAD 像素为了容纳淬灭电路、计数器、甚至 TDC，面积通常比普通 CIS 像素大得多。普通 CIS 像素可以做到 0.7 微米级别，而 SPAD 像素通常在 5 到 10 微米级别，即使是最先进的背照式（BSI）工艺，也难以把 SPAD 像素做小。这直接限制了空间分辨率，目前商用 SPAD 传感器的分辨率普遍在 QVGA（320x240）到 1MP 之间，和动辄 108MP、200MP 的手机主摄完全没法比。

第二是彩色成像能力。普通 CIS 像素上方有拜耳滤色片阵列（Bayer Filter），可以捕获红绿蓝三色信息。SPAD 像素也可以做滤色片，但问题是 SPAD 在近红外波段更敏感，在可见光波段的响应带宽又相对有限，加上单个像素面积大，做彩色成像的分辨率损失远大于普通 CIS。有些研究组做了基于 SPAD 阵列的彩色成像验证，但距离商用还很远。

第三是功耗和散热。SPAD 阵列工作时需要较高的偏压（通常在 10V 到 40V 之间，具体取决于工艺和器件结构），虽然有片上电荷泵可以把偏压升上去，但功耗和发热不容小觑。DCR 对温度极其敏感，功耗高就意味着结温升高，结温升高又导致 DCR 恶化，形成恶性循环。

不过，SPAD 传感器也在快速进化。背照式（BSI）和 3D 堆叠工艺让 SPAD 像素的面积和填充因子有了显著改善，比如索尼的堆叠式 SPAD 方案就把 TDC 放到了第二层芯片上，让像素面积大幅缩小。未来几年，SPAD 分辨率突破 1MP 甚至更高是很有可能的，到那时候 SPAD 相机和 CIS 相机的边界会变得非常有意思。

4. SPAD 的典型应用：从激光雷达到活细胞内部的微观观察

4.1 消费电子里的 SPAD：激光雷达、手势识别、自动对焦辅助

SPAD 离普通人最近的应用就是手机里的激光雷达（LiDAR）扫描仪。苹果从 iPhone 12 Pro 开始，在手机背面集成了一颗基于 SPAD 阵列的 dToF 传感器，用于快速测距和三维场景重建。它在暗光环境下的自动对焦速度提升非常明显，因为在几十毫秒内就能采集到大量光子时间戳，即使是低反射率物体也能可靠测距。安卓阵营也在跟进，vivo、华为、荣耀在部分旗舰机上集成了 SPAD 辅助对焦或 3D 感知功能，只是宣传口径各不相同，有的叫“激光对焦传感器”，有的叫“ToF 摄像头”，但核心器件都是 SPAD。

另一个消费级应用是手势识别。利用 SPAD 阵列的高时间分辨能力，可以测量手部关键点到传感器的距离，实现无接触式的手势控制。这个方案在汽车智能座舱里很常见，用来检测驾驶员的手势动作或座椅占用情况。相比传统摄像头方案，SPAD 方案不受光照变化影响，在暗光环境下也能稳定工作，这是它的核心竞争力。

SPAD 在消费电子里还有个低调但非常重要的应用：接近传感和自动对焦辅助。手机上的距离传感器需要检测手机是否贴近耳朵，传统红外接近传感器在阳光直射时容易误判，SPAD 接近传感器由于只计数“有光子返回”和“没光子返回”，抗环境光能力更强。虽然这类器件用量很大但很少被关注，实际上它是 SPAD 在消费电子中最成熟的出货品类之一。

4.2 车载激光雷达：从机械式到固态 SPAD LiDAR 的演进

车载激光雷达是 SPAD 技术目前最受追捧的应用场景。传统机械式激光雷达用单点激光器加旋转镜片实现扫描，一个激光器配一个单点探测器，系统复杂、成本高、可靠性差。后来出现了转镜方案、MEMS 镜方案，但本质上都是把光斑扫过去，然后靠单点探测器逐个采样。SPAD 阵列带来的革命性变化在于：不需要扫描了，直接把一个面阵 SPAD 对准视场，每个像素对应视场中的一个小区域，一次曝光就能得到整个场景的三维深度图。这就是固态激光雷达的雏形，也叫 Flash LiDAR。

Flash LiDAR 用 SPAD 阵列的好处是没有任何运动部件，体积小、可靠性高、成本潜力大。但挑战也很现实：激光功率有限，光线经过远距离往返后能量衰减严重，到达 SPAD 的光子数非常少。这就需要 SPAD 有较高的 PDP，特别是对激光波长（如 905nm 或 940nm）的响应要好；同时需要 DCR 足够低，否则弱信号会被噪声淹没。前面说过近红外波段的 PDP 普遍不高，所以不少车载 LiDAR 方案会改用 1550nm 波长激光，但 SPAD 在 1550nm 的响应更差，只能依赖 InGaAs 材料的 SPAD（硅基 SPAD 在近红外以上基本失效），成本陡增。这是车载 LiDAR 路线中一个核心的器件选型矛盾。

除了 Flash 方式，还有基于 SPAD 的扫描式固态 LiDAR。比如用一个 SPAD 线阵配合 MEMS 镜或者旋转棱镜完成扫描，这样每个 SPAD 像素对应一个角度范围，分辨率比纯 Flash 方案更高。这种方案在 L3/L4 级自动驾驶系统中比较常见，因为它兼顾了探测距离和角分辨率。不过，无论哪种方案，车载 SPAD LiDAR 都需要解决环境光干扰问题。白天户外阳光中近红外成分很强，SPAD 很容易被太阳光光子打爆，导致计数饱和。工程上常用光谱滤光片、时间门控、以及多次采样取中位数等策略来抗环境光，但这些手段都会增加系统复杂度和成本。

4.3 生物医学与科学研究：荧光寿命成像、PET、量子光学

SPAD 在生物医学成像领域的应用同样精彩，尤其是荧光寿命成像（FLIM）。荧光寿命是荧光分子从激发态回到基态的平均时间，对微环境（如 pH、离子浓度、分子结合状态）极其敏感，因此 FLIM 在细胞生物学、药物筛选、肿瘤检测中有广泛应用。传统 FLIM 用 PMT 或高速相机加时间相关单光子计数（TCSPC）模块，系统庞大且昂贵。SPAD 阵列的出现让 FLIM 变“小”了：芯片上集成大量 SPAD 像素，每个像素独立记录光子到达时间，生成时间直方图，软件拟合即可得到荧光寿命图像。现在已经有商用化的 SPAD-FLIM 显微镜，把整个系统压缩到了桌面大小。

正电子发射断层扫描（PET）也是 SPAD 的重要应用领域。PET 探测器需要探测伽马射线与闪烁晶体作用后产生的闪烁光，过去用 PMT 阵列实现，体积大、增益受磁场影响。基于 SPAD 的硅光电倍增管（SiPM）可以替代 PMT，做成紧凑、抗磁、低电压的 PET 探测器，已经被主流医疗设备厂商采用。实际上 SiPM 本质上是大量微型 SPAD 并联组成的阵列，每个 SPAD 计数光子，所有 SPAD 的输出叠加成一个模拟信号，兼顾了单光子灵敏度和较宽的动态范围。SiPM 的出现是 SPAD 技术从实验室走向医疗行业的关键一环，也是很多不熟悉 SPAD 的人其实已经在间接使用它的例子。

在基础科研领域，SPAD 被用于量子密钥分发（QKD）、量子随机数生成、量子纠缠探测等量子光学实验。这些实验对探测器的时间分辨率和光子探测效率要求极高，SPAD 几乎是量子光学实验室的标配器件。随着量子通信和量子计算的火热，SPAD 的需求量也在持续增长，一些原本只做工业视觉的公司也转向了量子应用领域。

SPAD 应用版图很广，几乎每一个需要“测量极弱光 + 时间信息”的领域都有它的身影。这也解释了为什么 SPAD 相关的研究和产业热度持续走高——它不是一个单一赛道的技术，而是横跨消费电子、汽车、医疗、科研的多领域基础器件。

5. 从器件到系统：SPAD 阵列设计、读出电路与数据处理的协同优化

5.1 像素电路如何影响性能：淬灭电路与 TDC 的布局博弈

SPAD 阵列设计的第一步是像素电路结构的选择。每个 SPAD 像素不只包含一个 SPAD 器件本身，还包括淬灭电路、以及用于记录光子事件的时间或计数电路。这些电路放在像素内还是像素外，直接决定了像素面积、填充因子和性能。

最早的 SPAD 阵列像素很简单：一个 SPAD、一个淬灭电阻、一个比较器，输出一个数字脉冲，然后通过外围时间相关电路来完成时间记录。这种方案电路简单，但每个 SPAD 输出的脉冲需要经过长距离传输到片外的 TDC，时间精度会受传输线延迟影响，而且无法支持高帧率的阵列操作。后来业界把 TDC 集成到像素内部，每个像素拥有自己的时间数字转换器，成为“数字像素传感器”（Digital SPAD Pixel）。这样每个像素可以直接输出光子事件的时间戳，不需要再做大规模并行传输，时间精度和帧率都大幅提升。但代价是像素面积显著增加，一个像素内塞进一个 TDC 通常需要几千个晶体管，像素面积很难低于 10 微米级别。

如果只做光子计数（不做时间测量），像素结构可以简单很多。比如用于极弱光成像的 SPAD 相机，像素里只需要一个计数器（通常是一个数字计数器，每个光子事件加 1）。这种方案像素面积更小，可以实现更高的分辨率，但丢失了时间信息，无法做 ToF 或 FLIM。所以 SPAD 像素的设计从本质上说就是在两种信息维度——“光子数量”和“光子到达时刻”——之间做取舍。

近年来，3D 堆叠工艺解决了这个矛盾：把 SPAD 和淬灭电路做在顶层感光芯片上，把计数器和 TDC 做在底层逻辑芯片上，两层芯片通过硅通孔（TSV）或混合键合互联。这样像素面积只取决于顶层 SPAD 的尺寸，底层逻辑电路可以做得非常复杂而不影响填充因子。索尼和台积电在这方面的进展非常快，这也是 SPAD 阵列分辨率能逐年提升的根本原因。

5.2 直方图与时间戳：数据量才是真正的大问题

SPAD 阵列输出的数据量是很多人一开始没有预料到的。一个 320x240 的 SPAD 阵列，如果每个像素都内置 TDC 并且记录每个光子事件的精确时间戳，那么每秒钟产生的数据量可能是几十到几百 Gbps。这个数据量如果不做处理，任何存储和传输系统都会被瞬间打爆。

所以在实际的 SPAD 系统中，像素内的数据处理是必不可少的。最常见的做法是在像素内生成时间直方图：比如把时间轴分成若干个 bin（时间窗口），每个光子事件根据其到达时间累加到对应的 bin 里。这样每个像素输出的就不再是一串杂乱的时间戳，而是一条时间直方图曲线。对于 dToF 应用，直方图的峰值位置对应目标的距离；对于 FLIM 应用，直方图的衰减斜率对应荧光寿命。

直方图方案对硬件的要求是每个像素需要一定深度的 SRAM 来存储直方图数据。一个 256-bin 的直方图，每个 bin 用 16bit 计数，每个像素就需要 512 字节存储，320x240 的阵列就是大约 37.5MB 的片上存储，这在芯片设计上是很大的开销。因此实际产品中会根据应用场景限制直方图深度和位宽，或者采用事件驱动读出方式，只在探测到光子事件时记录时间戳，空闲时关闭大部分电路以降低功耗。

还有一类混合模式：每个像素只记录光子时间戳，不做直方图，但通过稀疏读出机制大幅压缩数据量。比如在车辆激光雷达场景中，绝大多数像素在绝大多数时间里都没有光子事件，可以采用“仅读出有事件的像素”的策略，配合高效的地址编码协议，把数据率压缩几个数量级。这种设计思想让我很感慨：SPAD 系统早已不是“把光信号转成电信号”这么简单，它实际上是一个前端光子感知 + 数据压缩 + 实时信号处理的完整计算系统。

5.3 系统集成与标定：比器件本身更磨人的工程问题

做了几年 SPAD 系统之后，我有一个很深的体会：SPAD 器件本身的问题往往不是最大的难点，真正让人头大的是系统集成和标定。

首先是偏压管理。SPAD 需要高于击穿电压的偏压，但击穿电压会随温度漂移。如果不做实时补偿，偏压和击穿电压的差值（过剩偏压）会随温度变化，导致 PDP 和 DCR 同时漂移，系统性能不稳定。因此实际产品中都要做“温度补偿电路”或“动态偏压调节”，通过一个辅助温度传感器或者通过测量暗计数的变化来反馈调整偏压。这个环节做得不好，SPAD 阵列的 DCR 可能一天之内变化几个数量级。

其次是光照保护。SPAD 的雪崩电流如果持续时间过长、过于频繁，会导致器件发热甚至烧毁。在户外强光环境下，如果没有有效的保护机制，SPAD 阵列可能在几秒钟内就“废”了。常见做法是增加环境光检测逻辑，当某像素的计数率超过阈值时自动关闭该像素的偏压，或者降低整阵列的工作电压。这个机制在车载 LiDAR 中非常重要，因为阳光下近红外背景光子非常密集。

最后是标定。每个 SPAD 像素的击穿电压、PDP、DCR、时间偏移都存在差异，阵列越大，非均匀性越明显。如果不对每个像素做单独标定，最终输出的深度图或强度图上会看到明显的“坏像素”和条纹噪声。标定流程通常包括：暗场采集（记录每个像素的 DCR）、均匀光照采集（记录每个像素的响亮度差异）、时间延迟标定（通过已知距离的靶标测量每个像素的时间偏移）。这套标定流程说起来简单，真正执行起来——尤其是每一颗芯片的温度特性都不一样——需要投入大量人力和机时。很多团队在评估 SPAD 方案时低估了标定的成本，结果项目中期才发现烧钱大头在这里。

6. SPAD 阵列还是 SiPM？先弄清你要的是“单个光子”还是“一堆光子”

很多人看到 SPAD 之后会问：那 SiPM（硅光电倍增管）是不是就是把一个 SPAD 做大？答案是否定的，SiPM 实际上是很多微小的 SPAD 单元并联组成的一个宏观探测器。

SiPM 的工作原理很有趣。它把大量的微型 SPAD（每个面积通常在 10 到 100 平方微米范围）排列在一个公共衬底上，每个 SPAD 都串联一个淬灭电阻，然后所有微单元并联到一个公共输出节点。当光子打到 SiPM 上时，只要有一个微单元被触发，输出端就产生一个标准幅度的脉冲；多个微单元同时触发，脉冲幅度就按比例叠加。换句话说，SiPM 的输出幅度正比于在极短时间内（通常在微秒量级内）被触发的微单元数量，这让它既能保持单光子级别的灵敏度，又能输出一个类比的、与光强成正比信号。

SiPM 的优势在于它把“计数的一致性”和“动态范围”做得很好。因为每个微单元输出脉冲幅度基本一致，经过并联叠加后，输出信号和光子通量近似线性关系，直到大量微单元同时饱和。它不像单个大 SPAD 那样对单个光子的响应有不确定性，也不像普通光电二极管那样增益有限。正因为如此，SiPM 在 PET 探测、高能物理实验、闪烁体探测等领域几乎是首选方案。

但 SiPM 和 SPAD 阵列的区别也很明显。SiPM 只有一个或少数几个输出通道，你只能知道“有多少个微单元在这个时间窗内响了”，但不知道是哪些像素响的，因此没有空间分辨能力。SPAD 阵列则不同，每个像素独立读出，既能计数又能得到空间分布，还能记录每个像素上的时间信息。简单说：SiPM 像是一个没有空间分辨率的“总功率计”，SPAD 阵列则是能逐点计数的“像素化探测器”。

所以在选型时需要先弄清楚自己的应用是否需要空间分辨。如果只需要探测某个位置是否有多光子事件——比如做闪烁体探测器、做高能粒子径迹探测——SiPM 可能是更省事的选择；如果需要对成像区域做二维或三维重建——比如激光雷达、FLIM 成像——SPAD 阵列是无法替代的。两条技术路线共享底层器件原理，却在系统架构上走向完全不同的方向。

7. 实战心得与常见误区：给刚接触 SPAD 的工程师几条建议

7.1 最容易翻车的三个地方：暗计数、环境光、时间标定

和很多同行交流下来，SPAD 项目翻车的原因高度集中在这三个地方。

第一个是暗计数。很多团队在选型时只看了 PDP 和感光面积，觉得灵敏度高就够了，结果系统一跑起来发现一片噪声。原因就在于 DCR 在高温下膨胀得吓人。我见过一个做工业视觉的项目，室温下调好了参数，到了夏天车间里 40 多摄氏度，整个画面全部是噪声点。后来加了半导体制冷片配合温控，才把 DCR 压回来。所以选型时不要只看常温参数，要把工作温度范围对应的 DCR 认真查一遍，如果供应商给不出不同温度下的测试数据，最好自己实测一台，别偷懒。

第二个是环境光。SPAD 灵敏度太高，白天自然光里的红外成分足以把阵列打到饱和。有人做过统计，晴天户外环境在 850nm 附近的光子通量密度可能高达每个像素每毫秒几千个光子，SPAD 根本数不过来。解决思路有几个：做时间门控，只打开极短的时间窗口来接收目标反射光；加窄带滤光片，只让激光波长附近的光通过；做背景光估计和扣除，通过统计噪声水平来减去背景计数。这些方法各有优缺点，但几乎每一个成熟产品都会同时用上两种以上。

第三个是时间标定。dToF 系统对时间偏移极其敏感，而每个 SPAD 像素的固有延迟并不相同。曾经有个项目，激光雷达在实验室测距离非常准，一装到整车上就发现距离数据在边缘视场有固定偏差，排查了很久才发现是 SPAD 阵列不同像素的时间延迟差异引起的。后来做了一个“平坦靶标标定”：把一块白色大平板放在已知距离处，采集每个像素的时间戳偏移，做成一张补偿表，问题才解决。这种标定是 SPAD LiDAR 量产流程中不可或缺的一环。

7.2 选型清单：我和团队在评估 SPAD 方案时的固定步骤

评估一款 SPAD 器件是否适合某个项目，我一般按下面的顺序走一遍，基本不会再出大错：

1. 明确应用场景对应波长：如果用 940nm 激光器，就只评估该波长的 PDP；如果做荧光寿命，就要看 500nm 到 700nm 波段的响应。
2. 查工作温度范围内的 DCR：让供应商提供至少 25°C、45°C、70°C 三档数据，有条件就自带测试板实测。
3. 切片看时间分辨率：注意看时间抖动是 FWHM 是多少，如果是几十 ns 级别，做厘米级精度的 LiDAR 基本没戏。
4. 确认死时间和最大计数率：如果目标场景光子通量很高（比如近距离、高反射率），死时间太大会导致计数饱和。
5. 关注阵列读出架构：像素内是否有 TDC？直方图深度多大？读出带宽够不够？这决定了你要不要外接 FPGA 做数据处理。
6. 把标定成本计入预算：每颗芯片都是不一样的，量产时逐片标定的硬件和工时费用必须提前算明白。

这套流程看起来繁琐，但能帮你避免很多后期的大坑。尤其是 DCR 和温度的关系，如果选型阶段就考虑清楚，后面能省下大量返工时间。

7.3 怎么布置测试环境才能测出 SPAD 的真实性能

在实验室里测量 SPAD 参数比想象中难，主要难在环境光的控制和测量的可重复性上。首先要做的是把测试环境彻底遮光，包括电脑显示器、示波器屏幕、仪器上的 LED 指示灯都可能影响暗计数测量。我见过有人测 DCR 时忘了遮住机箱电源灯，结果多了几百赫兹的暗计数，还以为是器件不行。

其次是激光器和光源的稳定度问题。测 PDP 时需要对入射光子数做绝对标定，但大多数实验室没有标准光功率计。一个替代方案是用一个稳定的连续激光器，经过中性密度滤光片衰减到单光子水平，然后用一个已知效率的参考探测器（比如校准过的功率计）来推算实际光子通量。这个流程每一步都有误差，做完了你可能会发现测量结果和器件手册对不上，这不一定是器件的问题，也可能是你衰减倍数标定不准。

最后是时间的校准。做 dToF 或 TCSPC 测试时，需要一个极短的光脉冲源（比如皮秒激光二极管）和一个已知响应速度的参考探测器来建立时间基准。你需要测出整个链路（激光器、电路、TDC）的固有延迟，并把它从测量结果中扣除。如果不做这一步，测出的距离或时间戳会有系统性偏移。这个环节建议用固定光程差测量法来反复验证。

SPAD 测试是一门细活，每一步都有可能导致严重的测量误差。如果条件允许，建议直接采购一套供应商提供的评估套件先跑通流程，再根据自己的需求搭建更精确的测试系统。不要一上来就自己搭一套，否则你会被各种意想不到的问题折磨到崩溃。

8. 从模拟到数字、从单点到阵列：SPAD 的下一个边界在哪

现在回到最初那个热搜问题：iToF 到底用 CMOS 还是 SPAD 工艺。现阶段主流答案是 CMOS iToF，但 SPAD 的地位正在快速上升。抖音上那些拆解视频里经常提到的“激光雷达传感器”，很多已经是 SPAD 阵列了。苹果带动了整个供应链，索尼、三星、ST、ams-OSRAM 都在大力推 SPAD 产品线，国产厂商也在快速跟进。

从技术趋势上看，SPAD 未来几年有几个明确的方向：一是像素尺寸继续缩小，借助 3D 堆叠和背照式工艺把像素做到 3 微米级别；二是集成度持续提升，在传感器芯片上直接集成直方图处理、甚至小型神经网络推理单元，输出不再是原始数据而是处理后的深度图或事件流；三是向更长波长扩展，硅基 SPAD 在 940nm 以上效率衰减很快，InGaAs SPAD 成本高企，中间地带（比如 1064nm 附近）还有很多材料工艺创新空间；四是片上智能化的推进，把光子事件时间戳直接喂给片上算法，实现“感知即决策”。

另外值得关注的是 SPAD 在低功耗和边缘计算场景的潜力。因为 SPAD 天然是数字输出，不需要做大量模拟信号调理，在待机模式下可以完全关闭偏压，唤醒时立即恢复状态，非常适合电池供电的智能设备。未来智能家居的人体存在检测、安防监控的微光摄像头、AR/VR 设备里的手势追踪，都可能大量采用 SPAD 方案。

SPAD 不是万能的，它有分辨率低、工艺成本高、暗计数随温度恶化等短板。但它在“极弱光”和“时间分辨”这两个维度上的优势是其他技术无法替代的。技术的演进是螺旋式的，很多年前人们以为单光子探测永远只能存在于实验室光桌上，现在它已经躺在了你手机里。再过几年，SPAD 出现在更多领域的传感器中，一点都不让人意外。

如果你正在考虑自己的项目要不要用 SPAD，我的建议是：先画一张“光子通量 vs 时间信息需求”的二维表，把你的真实测量需求标上去。需要测的时间和空间分辨能力到哪一步？光的强度大概在什么范围？环境温度和工作场景如何？这些都明确了再决定走 SPAD 还是其他路线。很多项目翻车不是选题错了，而是没想清楚需求就拿了个看起来很酷的器件去硬做。传感器选型永远服务于系统需求，这句话放在 SPAD 上尤其适用。