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4D成像毫米波雷達最近又熱了起來。

今年CES上，4D成像毫米波雷達聲勢奪人，一眾芯片企業(yè)諸如恩智浦、TI、Mobileye都陸續(xù)推出或更新了自己的成像雷達方案，毫米波雷達系統(tǒng)廠商Arbe、Zadar Labs、Smartmicro等也都帶來了各自的成像雷達產品。

其中最受到業(yè)內人士關注的，莫過于Mobileye 首席執(zhí)行官Amnon Shashua 在 CES 演講中對4D成像毫米波雷達的強調，“（到2025年）除了正面，我們只想要毫米波雷達，不想要激光雷達?！?/p>

Yole Développement 的Imaging 首席分析師 Pierre Cambou 表示，該演講引發(fā)了人們的猜測，即Mobileye 現(xiàn)在不認為激光雷達“比雷達更重要”。

VSI Labs 的合伙人兼咨詢服務總監(jiān)Danny Kim 更是在 CES 后發(fā)布的一份報告中寫道：“與過去的 CES 活動不同，感覺激光雷達公司并沒有為行業(yè)帶來那么多突破性的發(fā)明” 。“另一方面，4D毫米波雷達越來越受歡迎”，并稱4D毫米波雷達正成為汽車傳感器中的“新星”。

事實上，在此前華為的入局下，4D成像毫米波雷達早就接受過市場的一波熱議，且也遠非新技術，但這次它為什么又在CES上被重點關注了？其中有什么因素發(fā)生了變化？4D成像毫米波雷達是否真的可以和激光雷達PK？抑或它只是一種過渡技術方案？

成像雷達搶風頭

Yole將Mobileye的演講總結為四點，其中兩點就是：

• 4D成像毫米波雷達是消費級自動駕駛車輛的一個重要推動因素；
• 激光雷達不再是關鍵。

Mobileye瞄準了三個細分市場：輔助駕駛市場、帶有地理圍欄的L4 Robotaxi市場以及消費級L4 Robotaxi市場。

Shashua認為，Mobileye的感知方案要想在2025年達到消費級自動駕駛車輛的水平，一要想如何能夠顯著降低成本，二則是如何將ODD（運行設計域）擴大到L5的水平。

因此在Mobileye的計劃中，除了開發(fā)可以單獨在相機上行駛的消費級自動駕駛車輛方案，到2025年他們可能還將推出可單獨在雷達/激光雷達上行駛的消費級自動駕駛車輛方案，后者搭載雷達-LiDAR子系統(tǒng)，屆時車輛僅需一個前向激光雷達和360°全包覆車身的毫米波雷達即可。

“除了正面，我們只想要毫米波雷達，不想要激光雷達?！盨hashua表示。

問題在于，雖然毫米波雷達和激光雷達的成本不是一個數(shù)量級，但以目前毫米波雷達的分辨率水平，普通毫米波雷達在擁擠的交通中，并無法分辨彼此非常接近的行人和車輛，因此也就不能作為單獨的子系統(tǒng)使用。

于是Mobileye將視線轉向了4D成像毫米波雷達。

從性能效果來說，4D成像毫米波雷達算是3D毫米波雷達的升級版，另一方面，從成本上看，4D成像毫米波雷達的成本也僅為激光雷達的10%-20%。

相比于傳統(tǒng)的 3D 毫米波雷達，車載 4D毫米波雷達在工作時，除了能夠解算出目標的距離、速度、水平角信息，還能解算出目標的俯仰角信息，進而可以提供汽車周圍的環(huán)境信息，能夠避免窨井蓋、路肩、減速帶所產生的虛警現(xiàn)象。

除此之外，得益于能夠提供目標的高度信息，捕捉到汽車周圍目標的空間坐標和速度信息，4D 毫米波雷達還能夠提供更加真實的路徑規(guī)劃、可通行空間檢測功能。

有業(yè)內人士對新智駕介紹說，傳統(tǒng)毫米波雷達也有點云但是數(shù)量少，且沒有俯仰信息，4D毫米波雷達增加了俯仰信息和更多的點云數(shù)據(jù)，“點云一多就可以勾勒出物體輪廓，便是成像”。

不過4D毫米波雷達是否需要成像，要基于具體場景需求的策略制定。

據(jù)上述業(yè)內人士介紹，目前L3以上的場景會對成像雷達有更大的需求，從技術上來講，4D成像毫米波雷達是必然趨勢，有能力做4D毫米波雷達的廠商基本都在做4D成像毫米波雷達。

“4D毫米波雷達是未來的發(fā)展方向，而成像的重點是點云數(shù)據(jù)足夠多，在車上是否要用4D毫米波雷達做成像輸出，要看主機廠對傳感融合、算力等因素的通盤綜合考慮?！?/p>

角分辨率作為雷達的指向精度，其數(shù)值高低與波長與孔徑大小有關，即波長越長，角分辨率越低，孔徑越大，分辨率越高。

車載毫米波雷達系統(tǒng)廠商楚航科技創(chuàng)始人兼CEO楚詠焱對新智駕介紹，孔徑大小是提升雷達角分辨率的關鍵，而天線的數(shù)量、天線間的排布間隔又會影響到孔徑大小。

過去幾十年來，車載毫米波雷達界常常是通過增加天線數(shù)量的方式來提高角分辨率。

目前車載 4D 毫米波雷達常用的工作機制，則是連續(xù)波雷達中的調頻連續(xù)波雷達（FMCW），它能夠以更低功耗、更大帶寬的方式，向外連續(xù)地發(fā)射電磁波，從而實現(xiàn)測量目標的距離和速度信息。

而根據(jù)輸入輸出天線陣列數(shù)目的不同，F(xiàn)MCW 雷達可以分為單輸入多輸出(SIMO)雷達和多輸入多輸出(MIMO)雷達。

對車載毫米波雷達系統(tǒng)而言，SIMO 雷達早已在 3D 毫米波雷達中廣泛應用，而 MIMO 雷達概念則是在 2003 年由 Bliss 和 Forsythe 首次提出，其是車載 4D 毫米波雷達發(fā)展的關鍵技術理論之一。

與傳統(tǒng)方式不同，為了解決傳統(tǒng)毫米波雷達角分辨率低、點云密度低的問題，當下出現(xiàn)了四種4D毫米波雷達解決方案：

• 一是基于傳統(tǒng)CMOS雷達芯片，強調“軟件定義的雷達”，主要廠家有傲酷、Mobileye等；
• 二則是將多發(fā)多收天線集成在一顆芯片，直接提供成像雷達芯片，比如Arbe、Vayyar等；
• 最傳統(tǒng)的，則是將標準雷達芯片進行多芯片級聯(lián)，以增加天線數(shù)量，比如大陸、博世、ZF等一眾公司；
• 四則是通過超材料研發(fā)新型雷達架構，代表廠家有Metawave等。

Shashua認為，軟件定義的圖像毫米波雷達，將會是提高毫米波雷達分辨率的關鍵。

所謂軟件定義的雷達，即通過軟件后處理，系統(tǒng)可對雷達信號的接受/發(fā)送和處理進行配置，從而大幅提高雷達的性能。

事實上早在兩年前，Mobileye就已開始打造這款圖像雷達，在2021年的CES上，Shashua也曾對其進行過介紹，只不過所花的時間遠沒有今年CES上的多。

成像雷達只是過渡方案嗎？

而從Mobileye公布的數(shù)據(jù)看，其成像毫米波雷達的性能在諸多同類產品中，也的確可圈可點。

資料顯示，Mobileye 的軟件定義雷達將有超過 2000 個虛擬信道，信號發(fā)射器與接收器各 48 個，水平角分辨率達0.5°，垂直分辨率達2°，有效探測距離預計為150米。

“Mobileye推出成像雷達的意義與Arbe差不多，因為目前主流方式（包括博世、大陸、ZF的量產方案）都是傳統(tǒng)級聯(lián)方式，新型方案對傳統(tǒng)方式是否兼具成本和性能優(yōu)勢有待觀察。”但另一業(yè)內人士則對新智駕如此表示。

這里有必要先來了解一下組成車載毫米波雷達的核心器件。

車載毫米波雷達的核心器件主要有單片微波集成電路和雷達數(shù)字信號處理芯片等。

單片微波集成電路可以實現(xiàn)低噪聲放大器、混頻器、變頻器、功率放大器等功能，主要玩家包括意法半導體、德州儀器、 恩智浦、加特蘭等。

雷達數(shù)字信號處理芯片，則是用于對毫米波雷達的中頻信號進行數(shù)字處理，分為通用數(shù)字處理芯片和雷達專用處理芯片，目前提供專用雷達處理器的芯片廠商主要有德州儀器、NXP、Infineon、加特蘭等。

近年來，隨著市場對車載毫米波雷達需求的增加，國內涌現(xiàn)了一批新興毫米波雷達系統(tǒng)廠商，比如森斯泰克、華域、凌波微步、隼眼科技、楚航科技以及幾何伙伴等。

而在2018年，德州儀器提出了4D成像毫米波雷達的概念，并一舉推出了基于AWR2243 FMCW單芯片收發(fā)器的4片級聯(lián)4D毫米波雷達全套設計方案。

這一“交鑰匙”工程大大降低了企業(yè)開發(fā)成像毫米波雷達產品的門檻，部分毫米波雷達系統(tǒng)廠商也紛紛開始著手研發(fā)自己的 4D 毫米波雷達產品。

目前，已經推出4D毫米波雷達產品的廠商主要有大陸、傲酷雷達、Arbe以及 Smartmicro 等。

上述業(yè)內人士對新智駕表示，開發(fā)4D成像毫米波雷達已漸漸成為毫米波雷達行業(yè)巨頭和初創(chuàng)公司的必然選擇。

4D成像毫米波雷達之間的性能之爭也就愈發(fā)激烈。

目前的車載4D成像毫米波雷達多在48個通道（6發(fā)8收），有的雷達供應商也有在向192個以上數(shù)量的通道邁進，比如森思泰克的4D成像毫米波雷達STA77-8、大陸集團的4D成像毫米波雷達ARS540、傲酷的Eagle等，華為的4D成像毫米波雷達則有288個通道（12發(fā)24收）。

不過也有與Mobileye成像雷達通道數(shù)量相當?shù)漠a品，它是由以色列創(chuàng)企Arbe提供的4D成像毫米波雷達Phoenix，采用48發(fā)48收，虛擬通道也超過2000個，可提供1°水平×1.5°垂直角分辨率。

華為智能汽車解決方案BU Marketing與銷售服務部總裁此前也曾透露過，“華為的4D成像毫米波雷達天線已經做到128發(fā)128收，非常先進，華為的毫米波雷達是在通信技術的基礎上開發(fā)出來的”。

安霸半導體在去年收購了傲酷雷達，其中國區(qū)市場營銷副總裁郄建軍對新智駕表示，其4D成像毫米波雷達產品目前性能已與32線束激光雷達性能類似。

“我們接下來還會繼續(xù)提升角分辨率，做到4芯片級聯(lián)，類似128線束激光雷達分辨率的效果。”

郄建軍介紹，目前4D成像毫米波雷達的成本和傳統(tǒng)毫米波雷達的成本相近，遠低于激光雷達的成本。

“激光雷達的成本要想從幾千元降到幾百元，至少需要5年，所以4D成像毫米波雷達，在某種程度上是可以取代低線束激光雷達的?！?/p>

另外，當4D毫米波雷達與多目攝像頭相結合時，理論上也被認為可完全不需要激光雷達。

那當測距精度更高的激光雷達的成本下探至可被接受范圍時，4D成像毫米波雷達會被淘汰嗎？換言之，4D成像毫米波雷達會不會只是一種暫時的“過渡性方案”？

對此楚詠焱的看法是，4D成像毫米波雷達和激光雷達各有特點，可以發(fā)揮各自的長處，并不存在誰替代誰的關系。

“比如一些L3級功能，并不需要那么高線束的激光雷達，這時候只需要把毫米波雷達的分辨率稍微提高一點，成本也不會增加太多，有可能很多L3級功能就能落地了，這會是4D成像毫米波雷達的主要市場?！?/p>

郄建軍則認為，由于普通的毫米波雷達檢測靜止物體效果不好、角分辨率也低，所以目前成像雷達更多還是在對傳統(tǒng)的毫米波雷達進行替代。

誰才會是主傳感器？

但目前并沒有一款能夠真正規(guī)模落地的4D成像毫米波雷達產品。

楚詠焱介紹，這其中面臨著兩個難題。

首先是車企對4D毫米波雷達的需求并不明確。

汽車零部件企業(yè)研發(fā)產品時大多是需求導向，但目前車企并不確定在L3級自動駕駛車輛中，到底是哪個功能，需要4D成像毫米波雷達，或者僅需要輸出點云的4D毫米波雷達。

“另外至于諸如AVP、HWP（高速自動駕駛）、TJP（中低速自動駕駛）等自動駕駛功能，對4D成像毫米波雷達的分辨率要求到底有多高，是1°還是2°，目前都還沒有一個準確的定義?！?/p>

還有就是在4D成像毫米波雷達方面，雖然它能輸出更多點，但目前的毫米波系統(tǒng)廠商并沒有想清楚，“輸出這些點之后，我到底要干什么”。

原本毫米波雷達只輸出帶有距離、速度信息的目標，但當4D成像毫米波雷達還額外提供了具有方位角信息的點，企業(yè)究竟要利用這一特征達到何種感知目的，目前業(yè)內也并沒有明確的方案。

第二大難點則是現(xiàn)下業(yè)內并沒有專門針對4D成像毫米波雷達的測試設備，行業(yè)的生態(tài)鏈并不成熟。

廠商們只能利用傳統(tǒng)毫米波雷達的測試設備，來驗證其4D成像毫米波雷達產品的性能。

但問題是，諸如目標模擬器這樣的傳統(tǒng)測試設備，其分辨率并不高，無法驗證4D成像毫米波雷達的分辨率是否達到了1°或者零點幾度。

“我們只能靠上路，用真值系統(tǒng)，用激光雷達去做比對。但這樣的話，如果產品的一些基礎性能出了問題，比如天線設計，我們根本沒有辦法在實驗室里檢測出來，做不了前端測試，無法形成一個完整的研發(fā)閉環(huán)?！?/p>

但4D成像毫米波雷達趨勢已不可逆轉，比如北汽集團投資了Arbe，其副總經理陳江此前曾表示，北汽集團車型有望搭載Arbe量產后的4D成像毫米波雷達產品，比如上汽也早在去年就宣布已在其R汽車搭載了4D成像毫米波雷達，再比如Magna與Fisker將在2022年底推出的Fisker Ocean車型，也將搭載4D成像毫米波雷達等等。

郄建軍也向新智駕表示，其4D毫米波雷達已經拿到了多家主機廠的項目定點。

“今年我們看到幾家主機廠都準備上車4D成像毫米波雷達，這就跟幾年前的激光雷達一樣，一旦有領軍企業(yè)大規(guī)模上4D成像毫米波雷達了，后邊的企業(yè)就會迅速跟進?！臂Ыㄜ姳硎?。

至于4D成像毫米波雷達生態(tài)鏈的構建，包括楚航科技在內的諸多企業(yè)，都在一起去構建行業(yè)的標準，比如雷達的性能要求以及試驗方法等等。

“大家都在往4D成像毫米波雷達這個方向看，雖然發(fā)展的路線有所不同，但我覺得1-2年內，行業(yè)會形成一個簡單的標準，也會有落地的嘗試?！?/p>

楚詠焱預測，4D成像毫米波雷達要想形成一個標準化、可規(guī)模量產的產品，估計還需要3-5年。

這或許也是為什么Mobileye在今年的CES上，花了更多的筆墨和時間去強調4D成像毫米波雷達的重要性。

回到前文Mobileye提出的，他們將在2025年推出可單獨在雷達/激光雷達上行駛的AV方案，即屆時AV車輛僅需一個前向激光雷達和360°全包覆車身的毫米波雷達即可。

這意味著，4D成像毫米波雷達將成為自動駕駛車輛的主傳感器。

這種方案可行嗎？

楚詠焱認為可行，但由于毫米波雷達和激光雷達對顏色以及二維物體的感知都比較弱，因此這一方案可行的前提，則是車輛能做到車路協(xié)同，以準確感知車身周圍的環(huán)境。

不過攝像頭、激光雷達抑或4D成像毫米波雷達，究竟誰能成為未來智能駕駛車輛的主傳感器，或許還是要看具體場景，根據(jù)不同的功能和需求配置不同的方案。

楚詠焱表示，比如對于ADAS功能來說，主流的標準化4D毫米波雷達產品，3發(fā)4收就已足夠，對于L3級的功能，12發(fā)16收的4D成像毫米波雷達產品則就能滿足車輛的感知需求。

而當車輛需要提升到L4級或者L5級的水平，比如礦山、港口，這些場景對價格并不那么敏感，各家廠商就可以根據(jù)自己的需求，選擇激光雷達或者4D成像毫米波雷達，做差異化布局。

比如長城汽車曾推出的一款無人物流小車，就沒有使用激光雷達，而是搭載了5個（1個主雷達+4個角雷達）4D成像毫米波雷達。

不同傳感器各有優(yōu)劣，智能駕駛車輛的感知方案也遠未固定。

對于4D成像毫米波雷達來說，要想長期生存，當下最重要的，或許還是要先解決是否能夠規(guī)模上車的問題。