随着自动驾驶的快速进化，先进感知技术“上车”的速度远超预期。
比如激光雷达，几年前很多人都可望而不可及。今年随着部分新车的陆续交付，正式进入量产时代。
据兴业证券此前统计，2022年上半年，全球搭载激光雷达的量产机型约6款，贡献激光雷达出货量约5.5万部。2022年下半年，预计全球将新增14款搭载激光雷达的量产车，带动2022年下半年激光雷达出货量达到19.8万台，全年累计出货量约25万台。
那么在激光雷达之后，哪种先进的传感技术会是下一个上车的接力？目前大概率是4D成像毫米波雷达。
作为传统车载毫米波雷达的“升级版”，4D雷达正成为行业优化智能驾驶感知系统的又一重要抓手，因为它在原有的距离、速度、方位检测的基础上，增加了对目标高度维度的测量，可以达到更精确的检测结果。
据盖世汽车不完全统计，目前国内至少有20家本土企业在从事4D成像毫米波雷达的研发，其中大部分计划在今明两年正式进入量产。这意味着国产4D毫米波雷达有望在2023年左右迎来一波“登机”高峰，进入技术实现。
毫米波雷达进入“4D”时代
与传统毫米波雷达相比，所谓4D成像毫米波雷达最明显的区别是增加了对目标高度信息的感知，随之而来的是感知精度的大幅提升。
图像:几何伙伴
传统毫米波雷达由于俯仰通道和处理器性能的限制，过去主要用于探测物体的距离、相对速度和方位，也就是过去“3D”的含义。
然而，在高度测量方面，传统雷达较弱，甚至完全没有高度测量能力。这样一来，当路面有静止障碍物时，雷达虽然可以探测到障碍物的反射点，但由于无法识别障碍物的高度和大小，往往很难做出准确的判断。其他包括对静态目标的错误感知，如道路覆盖物、减速带、路标、天桥等。，导致毫米波雷达在融合系统中可信度低。
为了减少不必要的刹车，提高用户体验，一些雷达公司、自动驾驶公司或者车企在实际应用过程中会选择直接过滤掉雷达感知到的这类静态目标。也许在大多数情况下，这种策略是足够的，但对于一些不常见的情况，它似乎有点不足。特别是目前国内生产的很多L2自动驾驶系统都是以视觉为主传感器，毫米波雷达为辅助传感器。如果靠视觉发现障碍物，如果没有及时发现，就得依靠毫米波雷达，容易出问题。
与传统的毫米波雷达相比，4D雷达拥有更多的通道和更先进的处理器，不仅可以提供目标的高度信息，实现更高的角分辨率，还可以输出密集的点云信息，勾勒出周围物体的轮廓，即点云成像。
在角分辨率方面，目前的4D毫米波雷达一般可以实现水平角分辨率在1°以内，俯仰角分辨率在2°以内，这对提高行车安全尤为重要。以ACC为例，据相关人士介绍，如果要准确区分300米外的两辆车，水平角分辨率必须在1°以下。但如果要识别车前6.5m 空 150m左右悬挂的红绿灯，角度分辨率需要达到2°才能满足需求。
4D毫米波成像雷达点云图像，图片来源:几何伙伴
在点云输出方面，传统雷达的点云密度稀疏，基本无法对障碍物进行分类，而4D雷达具有类似激光雷达的点云输出能力，可以帮助分析目标的轮廓和类别，提高整个系统的感知可靠性，同时在图像传感器失效时，可以与相机感知冗余作为分类补充。
例如，ZF的远程成像雷达据报道能够接收来自行人的大约10个数据点，通过测量每个数据点并反馈物体的速度可以获得准确的目标信息。ZF表示，其远程成像雷达甚至可以分析单个肢体的运动轨迹，从而识别行人的行走方向。
ZM-SDR1，穆宗科技第一代近程4D毫米波雷达(点击查看穆宗科技4D毫米波雷达申请2022年金奖信息)，官方宣称搭载四辆自行车即可实现超过10000 pts/s的点云数据。点云性能可以和8线激光雷达相比，但成本只有它的1/20。正因为如此，也有观点认为，4D毫米波雷达未来可以在一些应用场景中作为激光雷达的“替代品”。
ZF成像雷达的最远探测距离可达350米。图片来源:ZF。
与传统毫米波雷达相比，4D成像雷达还可以实现更远的探测距离，用于前向感知时一般可以达到300m以上，这意味着在面临紧急情况时可以给驾驶员更多的反应时间。此外，毫米波雷达本身在应对雨、雾、雪等恶劣天气方面具有明显优势，这些特点也将在4D雷达上得到继承，进一步提升4D雷达的整体性能。
量产的大幕正在拉开。
得益于测高、角分辨率、点云密度等方面的显著提升。，4D毫米波雷达被认为是自动驾驶从L2向L3甚至更高阶L4/L5演进的重要支持。
图片:安博夫
安福中国RD中心产品开发总监章雷认为，对于L2来说，自动驾驶系统的主要感知对象是障碍物，环境应该被忽略。但在L2++阶段，除了对目标的感知，更需要对环境的感知。在这种情况下，传统毫米波雷达的性能显然不能满足需求。“所以4D雷达天生就有先进的自动驾驶仪，”他说。
恩智浦在此前发布的成像雷达白皮书中也表示，随着商业上可行的4D成像雷达技术的出现，将对L2+及更高级别车辆的ADAS传感器组合产生重大影响，这不仅有助于实现L2+级别安全和舒适功能的广泛应用，也为L4/L5级别的完全自动化铺平了道路。
由于对4D雷达感知的认可，许多汽车公司和技术提供商已经宣布了这项技术的量产计划。
长安深蓝SL03，图片来源:长安深蓝官网
近日，长安深蓝品牌首款战略车型深蓝SL03正式上市。新车提供的可选高级智能驾驶辅助系统确认将配备4D成像毫米波雷达，拥有4个高密度点云毫米波雷达、12个超声波传感器、10个高性能摄像头、1个DMS摄像头和6个微触摸传感器，从而感知车内外。其中4D成像雷达据悉来自Senstek，但官方并未公布搭载该系统的新车的具体交付时间。
针对4D成像雷达，Senstek规划了多款产品，包括两款4D成像前向雷达:STA77-6高分辨率远程雷达，STA77-8高分辨率远程雷达，以及一款转角雷达STA79-8。其中，STA77-6采用6发8受设计，工作距离280m，STA77-8采用12发16受设计，工作距离350m，据悉，相关产品先后获得国内多家头部车企前装量产平台项目定点。
樊菲R7将于9月下旬正式发射，配备ZF的4D远程成像雷达，这是去年宣布的。根据当时的官方资料，这款雷达拥有192个通道，分辨率是传统汽车雷达的16倍，水平探测角度为60°，最大探测距离可达350m。
华宇汽车4D雷达，图片来源:华宇汽车
华宇汽车电子分公司自主研发的4D成像毫米波雷达产品已小批量供应给有道智途等商用车智能驾驶客户。据了解，华宇汽车此前规划了两款4D雷达，分别为LRR30和LRR40，其中前者采用两个MMIC级联实现6发和8发，后者采用4发级联设计实现12发和16发。
目前已经实现供货的猜测是LRR30，最多可以输出1024个4D云点，跟踪多达64个目标，最大探测距离300m m，官方识别180米外的易拉罐或者190米外的橡胶轮胎都不在话下。LRR40最多可输出3072个4D点云和128个目标，最远探测距离可达350m。
穆宗技术公司的第一代近程4D毫米波雷达ZM-SDR1也已进入量产阶段。目前有金康、美团、JAC等。，而且估计今年出货量在40W以上。产品采用双模设计，兼容高速ADAS应用和低速泊车应用，通过软件手段实现长短距离切换。比如在高速ADAS场景下，可以实现80-100米范围内的探测，在低速AVP模式下，可以进入另一种模式，实现更近的探测。
牧牛科技第三代4D成像雷达I79，图片来源:牧牛科技
此外，宝龙科技、福瑞泰克、几何伙伴、川速微波、纳瓦电子、目牛科技(点击查看前述企业4D毫米波雷达应用2022金奖信息)、初航科技、雷科防务等本土技术提供商也在进行相关的技术研发，大部分企业的量产时间安排在今明两年。
比如富瑞特装的4D毫米波雷达，据悉已经获得项目定点，相关型号有望年底量产上市。Nava Electronics的6发射器和8接收器成像雷达正在与OEM对接进行测试。12发16收成像雷达计划今年年底量产，预计明年开始量产。蛮酷科技的4D成像毫米波雷达计划2022年完成研制，2023-2024年完成4D雷达生产线建设，开始乘用车前装项目量产，2024年正式投产。
不难预见，2023年左右，国产4D雷达将初步实现大规模量产，正式迎来一波登舰高峰。
技术路线还没有统一。
如果说ARS540 4D成像雷达是大陆集团在2016年研发的，那么业界对这项技术已经探索了好几年，但是直到现在，4D雷达还没有大规模实现，难度可见一斑。
从传统的“3D”雷达升级到4D成像雷达，看似只是多输出了一个维度的感知数据，但背后需要提升主处理器的性能和算法能力，优化天线的性能、数量和排列。
过去很长一段时间，业界主要通过增加天线数量来提高毫米波雷达的角分辨率。但不可否认的是，车载雷达的安装空间往往是有限的。当天线已经进化到一定程度，就不能再放大了，这必须依赖于处理器和软件算法能力的提升。而且提高目标识别的能力和精度，作为雷达的终极需求，实际上与雷达输出信息的丰富程度密切相关，对处理器和算法的要求同步提高。
为解决这些问题，目前业内有多种不同的技术路线:
首先将标准雷达芯片级联成2、4或8路，增加天线数量，形成多发射多接收通道。ABCD四大、华为、Senstek、华宇汽车等传统零部件公司都采用这种方案，处理器的选择主要由恩智浦、TI等国外厂商做出。当然，国内基本没有成熟的方案。
成像雷达高性能MPUS32R45，图片来源:恩智浦官网
华宇汽车的LRR30和LRR40分别采用恩智浦的S32R294和S32R45。CubTEK在CES 2022上的4D雷达也采用了恩智浦的S32R45雷达处理器。S32R45作为一款专门为成像雷达开发的高性能MPU，今年年初正式量产，今年上半年首次用于客户量产。凭借专为L2+自动驾驶应用定制的16纳米雷达处理器S32R41，恩智浦可以完全满足从L2+到L5不同级别自动驾驶的RD需求。
据悉，S32R41和S32R45与恩智浦的TEF82x77GHz雷达收发器结合使用时，可以实现小于1°的角度分辨率。同时应用先进的MIMO波形设计，支持多达192个虚拟天线通道同时工作。
酷派4D成像毫米波雷达，图片来源:酷派科技
蛮酷科技(点击查看蛮酷科技4D毫米波雷达宣言2022金奖信息)目前以Zynq SoC处理器为原型设计算法，但最终计划固化为专用硬件加速器+国产低端处理器+国产MMIC纯国产解决方案。华为的12发24收4D成像毫米波雷达，假设用的是自主研发的芯片，是4个收发机级联，3发6收。
其次，将多发射和多接收天线集成到一个芯片中，形成专用的4D雷达成像芯片。这种技术路线主要被Arbe、Vayyar、Uhnder等国外选手采用。据了解，基于这种方法开发4D雷达的国内企业有付伟高科和经纬恒润，两家公司都与Arbe有合作。
其中，付伟高科的4D毫米波雷达产品已实现样片销售，正进入市场导入前期。经纬的4D雷达预计2023年量产。据悉，该产品通过扩展MIMO系统的发射和接收通道数量，构建了48个发射和接收通道，探测距离为350m。此外，AutoX还宣布将在其L4 RoboTaxi车队中集成40万套基于Arbe的超高分辨率毫米波雷达系统。
再次，在级联模式下，通过独特的虚拟孔径成像软件算法和天线设计，实现高放大倍数的虚拟MIMO，也就是俗称的“软件定义雷达”。走这条路线的企业主要有奥库、Mobileye等。其中，奥库去年被安巴收购。目前，两家公司致力于4D成像雷达和视觉感知原始数据集的融合，甚至在未来进一步支持激光雷达的预融合。在被安巴收购之前，奥库还分别获得了通用汽车和海拉等多家行业巨头的战略投资。
第四，超材料被用来开发新的雷达结构，如超材料波、军阀、伦德伯格透镜等。，但目前这方面的研发进展相对较少。
总的来说，这些技术路线各有利弊。目前多级联方案已经相当成熟，易于落地，但基于该方案设计的成像雷达往往体积较大，计算能力和功耗难以持续。专用芯片往往能耗高，价格昂贵，需要突破低信噪比的限制。目前真正应用的并不多。超材料方案量产难度更大，目前还在实验室阶段。
但这些方案背后不乏行业权威的加持，这就决定了未来4D毫米波雷达的演进存在很大的不确定性，不仅仅是技术路线不同之争，还有4D雷达本身的市场前景。
虽然在过去的一段时间里，已经有不少车企和技术提供商公布了4D雷达的RD和量产计划，从大家公布的产品性能来看，确实有很大的飞跃，但是业界对于4D雷达未来的市场前景还是有不同的看法。
目前乐观的预测是，4D毫米波雷达将从2022年开始小规模预装，预计到2023年承载量将突破百万。根据CICC的测算，到2025年，在悲观、中性和乐观的情况下，中国车载4D成像雷达的市场规模预计将分别达到1.9亿、3.6亿和5.4亿美元，2022年至2025年的年复合增长率将分别达到34%、64%和88%。
但也有业内人士认为，4D雷达在自动驾驶演进中的实际需求，具体的应用效果，以及能否完全替代传统毫米波雷达，其实都需要市场的进一步检验。这背后，车企对4D毫米波雷达的需求尚不明朗，4D雷达自身面临的技术挑战、行业标准不完善、生态链不成熟都是重要的制约因素。
另外，从激光雷达“替代”的角度来看，不可忽视的是，即使升级为成像雷达，毫米波雷达的分辨率仍然不如激光雷达。目前，激光雷达的成本也在迅速降低，并且在现阶段，激光雷达的加载速度实际上已经超过了4D雷达。所以，下一个4D雷达要想“逆袭”，降本速度可能还得比激光雷达快。
综上所述，虽然目前围绕4D毫米波雷达的一切都在向好的方向发展，但真正的挑战才刚刚开始，等待4D雷达的将是一场硬仗。
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