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五年前，埃里克·阿吉拉尔 （Eric Aguilar） 受够了。

他在特斯拉和谷歌 X 研究激光雷达和其他传感器多年，但这项技术似乎总是太昂贵，更重要的是，不可靠。当激光雷达传感器损坏时，他更换了它们——这种情况太频繁了，而且似乎是随机的——并开发了复杂的校准方法和维护程序，只是为了保持它们的运行和汽车的驾驶能力。

因此，当他走到尽头时，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”。

Aguilar 和他在初创公司 Omnitron Sensors 的团队开发了新的微机电系统 （MEMS） 技术，他声称该技术每单位面积可以产生比其他任何技术都大的力。通过为微镜提供新水平的功率，该技术能够精确控制激光雷达的激光束，即使在经受危险因素和开阔道路的颠簸和撞击时也是如此。随着汽车行业客户测试芯片，欧尼特龙现在正在修改技术以降低人工智能数据中心的功耗。

激光雷达是一种扫描和检测系统，使用激光来确定物体的距离，自动驾驶汽车经常采用激光来寻找障碍物和导航。阿吉拉尔说，尽管激光雷达市场预计将以每年 13.6% 的速度增长，但近年来激光雷达在汽车行业的使用仍然相对停滞，部分原因是该技术的寿命太短了。

在华盛顿大学研究光子系统的莫力说，崎岖不平的道路和恶劣环境条件带来的振动是汽车激光雷达最大的可靠性杀手。自动驾驶汽车顶部激光雷达封装内的光学对准很微妙——铺路工作不善造成的震动可能会物理改变后视镜在外壳中的位置，从而可能使光束错位并导致系统故障。他解释说，或者温度波动可能会导致零件膨胀或收缩，并产生同样的不幸结果。

 Omnitron 的微镜可控制激光雷达波束，并可用于数据中心。全尼龙

在这种 MEMS 器件中，反射镜及其执行器被蚀刻到单个硅片中。在其非镜面端，执行器覆盖着微小的、间隔紧密的板，这些板安装在晶圆中的沟槽之间，就像两个梳子的互锁齿一样。为了移动镜子，需要施加电压，当电场拉过沟槽侧壁时，静电力通过在沟槽内上下移动板来将镜子倾斜到特定位置。

可用于移动镜子的力受到沟槽深度与宽度之比（称为纵横比）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，从而导致传感器的运动范围更大。但建造又深又窄的战壕是一项艰巨的工作。克服这个限制因素是阿吉拉尔的必要条件。

Aguilar 表示，Omnitron 能够改进他指出的 MEMS 典型的大约 20：1 的纵横比（其他专家说 30：1 或 40：1 现在更接近平均水平），通过在美国各地的小型大学铸造厂进行实验和原型设计，达到 100：1“这确实是我们的核心突破，”Aguilar 说。“正是通过鲜血、汗水、泪水和沮丧，我们创办了这家公司。”

阿吉拉尔说，这家初创公司已经从汽车合作伙伴那里获得了超过 8 亿美元的意向书，并且已经实施了为期 18 个月的计划，以证明它能够以全需求率生产其芯片。

李说，即使在验证了生产能力之后，该技术也必须在振动、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 正在应用其技术来解决不同行业面临的不同问题。到 2030 年，人工智能数据中心预计需要约 945 太瓦时才能运行，比日本今天的消耗量还要多。问题在于“数据移动的方式”，Aguilar 说。当数据从数据中心的一个部分发送到另一个部分时，光信号被转换为电信号，重新路由，然后转回光信号以在途中发送。这个过程发生在称为网络交换机的系统中，会消耗大量电力。

该公司声称，谷歌的解决方案名为 Apollo，是在传输期间以光信号的形式保留数据包，这可以节省 40% 的电力。阿波罗通过使用镜像阵列来引导数据来做到这一点。Aguilar 计划使用 Omnitron 更强大的镜子的密集阵列使这一过程更加高效。Aguilar 说，这样做可以通过将每个交换机中的通道数从 126 个增加到 441 个，使每个网络交换机可以路由的数据量增加四倍。

Omnitron 仍处于数据中心实施的早期阶段，因此尚不清楚这项技术可以在多大程度上真正改进谷歌的 Apollo。然而，在 9 月中旬的“关键设计审查”之后，“世界顶级人工智能超大规模企业之一已要求我们的镜子用于他们的下一代交换机，”阿吉拉尔说。“这证明 Omnitron 解决了即使是最大的人工智能基础设施公司也无法在内部解决的问题。”

而且可能会有更多的应用。Aguilar 说，Omnitron 已经收到了国防工业、航天公司和对甲烷检测感兴趣的团体的意见。“看到人们为此敲我们的门真是太酷了，因为我只是专注于激光雷达，”他说。

关键词： 微镜 激光雷达 数据中心 MEMS