技术演进与应用扩展
随着人工智能(AI)技术的发展，机器不仅要处理数据，还要实时感知、分析现实场景环境，并与之交互。高分辨率直接飞行时间激光雷达（dToF LiDAR）技术在此过程中扮演着重要角色，它不仅输出测距信息，还可以生成详细的视场深度图，为设备提供自主感知周边环境的能力。
从测距传感器到空间智能引擎
传统飞行时间传感器系统以往仅用于单点测距或低分辨率深度感知，而新一代激光雷达模组不仅输出测距信息，还可以生成详细的视场深度图。例如，ST的 dToF 模组有 54×42 个测距区，即 2268 个独立的深度测距点，同时，最高拍摄帧率达到100 帧/秒，测距范围从小于 5 厘米延长至 9 米。
直接飞行时间技术的重要性
间接飞行时间iToF测距技术是通过测量红外相位推算距离，而直接飞行时间dToF传感器则是直接测量光子的飞行时长，在各种工况下都具备更强的抗干扰鲁棒性，测距准确度更高。新一代 dToF 系统的接收电路搭载单光子雪崩二极管（SPAD）阵列，能够捕捉单个光子信号，接收灵敏度极高。
多模态环境感知
从单一深度测距转向多模态环境感知，是现代ToF系统意义最重大的发展成果之一。高级激光雷达模组不仅提供基础测距数据，还同步输出多路传感器的数据，涵盖深度图、红外图像、反射率信息、环境光测量数据以及测距置信度指标。
赋能边缘人工智能
AI 推理运算下沉到嵌入式终端设备，是影响光学传感器行业未来的最重要的趋势之一。新一代激光雷达模组集成片上处理单元，直接从传感器端输出AI可用数据的趋势日趋增强。在基于 STM32H5 微控制器搭建的演示系统中，VL53L9 模组运行的感知分析算法每秒拍摄30 帧图像，仅占用很少的内存资源。
应用场景的扩大
高分辨率深度感知，结合小型化集成和低算力需求，让该方案适用于各行各业。机器人、工业系统、智能楼宇、医疗应用场景以及AR/VR设备都可以利用这项技术实现更高级的功能。