SPAD技术开启新一代光子传感与成像时代
2026-10-11 15:46:36 来源：麦姆斯咨询 评论：0 点击：
在接受此次媒体采访时，Pi Imaging介绍了获奖产品“高速光子计数相机SPAD Alpha”所采用的技术、产品应用领域，以及SPAD传感器领域当前的市场与技术发展趋势。
据麦姆斯咨询介绍，LASER World of PHOTONICS媒体对Pi Imaging Technology SA（以下简称“Pi Imaging”）公司联合创始人兼首席执行官（CEO）Ivan Michel Antolović博士进行了独家专访，以了解单光子雪崩二极管（SPAD）如何开启新一代光子传感与成像时代。
来自瑞士洛桑的Pi Imaging曾荣获2025年激光光子学创新奖（Laser World of Photonics Innovation Award）。Michel Antolović博士是这家企业的联合创始人兼首席执行官。Pi Imaging成立于2018年，技术根基源自荷兰代尔夫特理工大学和洛桑联邦理工学院（EPFL）的科研成果。在接受此次媒体采访时，他介绍了获奖产品“高速光子计数相机SPAD Alpha”所采用的技术、产品应用领域，以及SPAD传感器领域当前的市场与未来发展趋势。
高速光子计数相机SPAD Alpha
问：首先能否向读者简要介绍一下贵公司情况？
Michel Antolović：2018年，Pi Imaging作为洛桑联邦理工学院的衍生企业成立，现已发展为一支由十几位专家组成的团队，其中半数成员拥有博士学位。公司基于半导体技术研发光电探测器，核心技术是SPAD——即单光子雪崩二极管。SPAD传感器由我们自主设计，交由外部晶圆厂代工制造，随后集成到相机与传感器解决方案中。SPAD技术标志着传感范式从模拟向数字的转变：我们能够将光子信号直接转换为数字信号。该方案建立在SPAD领域长期的技术积累之上。
在加入这家公司之前，许多人曾在洛桑联邦理工学院（EPFL）致力于SPAD传感器技术的研发工作。Pi Imaging的核心成员最初是在代尔夫特理工大学共事的，其中包括Augusto Carimatto、Harald Homulle以及我本人。之后，我前往洛桑联邦理工学院，并创办了Pi Imaging。联合创始人还包括先后任职于代尔夫特理工大学与洛桑联邦理工学院的Edoardo Chabron和洛桑联邦理工学院高级研究员Claudio Bruschini，以及来自荷兰阿姆斯特丹的研究员Ron Huber。
问：2025年获得的“激光光子学创新奖”给贵公司带来了显著影响吗？
Michel Antolović：当然！这无疑提高了公司的知名度，吸引了更多客户拜访我们并交流合作，对Pi Imaging而言是一个重要里程碑。2025年7月，公司宣布被蔡司（Zeiss）全资收购，我们与蔡司早已长期深度合作——这又是一个里程碑事件！这一切令团队倍感自豪，也再次坚定了我们的承诺。
问：获奖产品“高速光子计数相机SPAD Alpha”有何特色？
Michel Antolović：这款相机SPAD Alpha为完全自研产品，它依托我们的核心技术——SPAD传感器，能够将光子信号直接转换成数字信号。这款产品把每一个光子视作粒子进行感知并完成光子计数。得益于这种直接数字化机制，该SPAD相机可实现超高的运行速度，同时能够探测极微弱光线。这就是它的核心优势：速度极快，非常适合弱光场景应用。
问：光子信号直接转换为数字信号，是否意味着不需要强光就能准确感知环境？
Michel Antolović：正是如此。光是量子化的，兼具波动性与粒子性。我们利用光的粒子特性对光子进行计数，大约可以探测到50%的入射光子，也就是平均每两个光子就能捕获一个。但关键点在于：我们能够可靠地判断信号是否来自光子，不存在模拟相机中常见的信号模糊问题。
问：能否介绍你们SPAD技术给客户带来的核心价值？
Michel Antolović：Pi Imaging的SPAD技术方案能够带来更优的成像质量，并提取其它光电探测器/图像传感器无法获取的信息。一方面，我们具备极高的光子保真度，这对量子应用至关重要；另一方面，器件响应速度极快，能够捕捉普通相机无法观测到的瞬态现象。举例来说，在癌症切片检测中，脑肿瘤组织与健康组织的光谱特性存在差异；而二者不仅光谱不同，发射光子的时间指纹也不一样。借助我们的SPAD相机，可提取这类信息，从而更精准地判定健康组织与癌变组织的位置。
问：贵司是否提供另一种组织表征方法：通过测量组织受激发后发射光子的特定模式与频率来实现检测？
Michel Antolović：是的，原理类似于放射性衰变。荧光分子具备特定的时间指纹，Pi Imaging这套高速高精度SPAD技术可以检测该特征。简单来说，除了光强与光谱信息之外，我们还利用时间维度信息，实现更精准的诊断。
问：能否详细介绍一下你们的SPAD技术及商业化情况？
Michel Antolović：对我们而言，采用标准半导体工艺制备SPAD传感器至关重要。这种方法具备很强的可扩展性，意味着我们可以制造从单像素到百万像素乃至更高分辨率的SPAD传感器，分辨率不存在原理性瓶颈。在创业之初，绝大多数光子计数SPAD传感器企业只能提供单像素器件，而我们将研发重心放在SPAD阵列。虽然之前已有少数企业开发过小尺寸SPAD阵列，但我们Pi Imaging是2021年首家真正实现高分辨率SPAD相机商业化落地的企业，对应的产品为512×512像素方案。
Pi Imaging同时研发SPAD图像传感器及其相机，属于覆盖全链条的创新企业。我们核心能力是SPAD图像传感器设计，这也是公司最大的优势。半导体行业准入门槛极高，这也构成了Pi Imaging的差异化定位。我们发现很多细分市场商业化程度不足，因此瞄准大型成熟企业覆盖不到的市场与应用场景，并长期深耕。先实现SPAD技术创新，再推进规模化量产。
问：兼具高空间分辨率与高时间分辨率的显微成像技术本身就是一门专业方向。对于没有经过培训或培训不足的操作人员，贵司如何解决产品易用性问题？
Michel Antolović：Pi Imaging提供直观的软件界面，用户可以自主选择操作复杂度。用户既可以选择“高级模式”，手动微调与这些“时间指纹”相关的所有参数——尽管这些参数对许多用户而言并不直观；也可以选择一种封装程度更高、更简单的界面，直接设置应用层面的参数。以荧光寿命成像为例，用户只需设置样品预期参数范围，即可生成图像，操作十分简便。但如果要充分发挥SPAD相机全部性能，仍需要一定培训，因此我们会提供演示培训。
问：人工智能（AI）对显微成像领域影响巨大。这一趋势是否影响贵司的研发方向？
Michel Antolović：大多数情况下，Pi Imaging并非“交钥匙”整体方案的最终供应商，而是由其他厂商将我们的SPAD传感器与相机集成到其系统中。这也是为什么人工智能趋势目前尚未对Pi Imaging产生直接影响。当然，Pi Imaging自身也会借助人工智能助力研发。全球已有研究探索将SPAD传感器输出信号与神经网络结合。我们部分同事在加入Pi Imaging之前就开展过相关研究。但我认为，要真正把人工智能嵌入SPAD图像传感器后端，还有很长的路要走。
问：最后，请问3D成像领域最重要的发展趋势是什么？
Michel Antolović：总体而言，SPAD传感器早已应用于3D成像，这其实是这项技术最早的应用方向。该方向在2010年代中期热度很高，但此后3D传感领域热度回落、行业趋于整合。激光雷达（LiDAR）作为3D测距的核心技术，为自动驾驶车辆提供关键感知方案。但许多车企研发中心仍不完全认可激光雷达是实现自动驾驶的核心技术这一观点。我个人并不认同该判断。行业或许会迎来第二波发展浪潮。
Pi Imaging目前并不聚焦3D成像赛道，而是看好另外两个有望快速起量的SPAD应用场景。第一个场景是高功率照明系统：SPAD具备优异的弱光探测能力，可以大幅降低照明功耗，延长设备电池续航，或是降低昂贵照明系统的成本。第二个我们认为会产生重大影响、依托高速特性的应用方向是运动补偿。众所周知，弱光环境拍摄会面临图像锐度不足、画质不佳的问题。SPAD技术凭借其高速特性，能够实现时间域上的过采样，并根据物体的运动轨迹对图像进行位移调整，最终在极暗环境下生成高质量图像。这一特性在消费和工业应用领域都极具价值。
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