近日，北京发布了《无人驾驶示范应用通知书》，允许在北京高级自动驾驶示范区60平方公里内为公众提供主驾驶座无安全员、副驾驶有安全员的自动驾驶服务。该政策不仅使北京成为中国第一个开设乘用车无人驾驶试点的城市，而且进一步促进了自动驾驶技术的应用和实施。然而，除了政策支持外，自动驾驶的实现也离不开硬件系统的支持。随着方向盘后无人出行服务逐渐有条件放行，自动驾驶汽车将应用更多新技术，其中4项D毫米波雷达受到越来越多制造商的青睐，其商业化程可能会开启加速模式。

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2023年，搭载量将超过100万

4D毫米波雷达不是一项奇怪的新技术。2020年3月，谷歌旗下Waymo公司发布了第五代自动驾驶系统感知方案，将毫米波雷达升级为4D4.成像雷达D毫米波雷达技术首次应用于车端。华为于2021年入局，推出高分辨率4D毫米波雷达计划于2022年下半年实现量产D毫米波雷达推上了热议的高峰。

近来，随着L3自动驾驶乘用车上路的尝试逐渐展开，4D毫米波雷达的关注度再次升温。恩智浦全球高级副总裁、大中华区主席李廷伟表示，中国的自动驾驶渗透率和商业化步伐正在加快，一方面，L2 自动驾驶规模量产水平不断飙升，并逐渐向前发展L三级过渡；另一方面，高级自动驾驶的商业应用也在干线物流、港口、矿山等特定场合逐步展开。作为感知层的重要组成部分，车载毫米波雷达也从幕后站在聚光灯下，成为备受关注的热点。

根据高工智能汽车研究所的数据，国内市场L2 预计2025年新车毫米波雷达搭载率将超过50%。同时，4D毫米波雷达将从2022年初开始小规模前装，预计到2023年将有机会超过100万辆，预计到2025年将超过40%。

毫米波雷达与激光雷达、车载摄像头等硬件设备一起承担收集车辆周围交通环境数据的使命。通过数据收集，自动驾驶汽车可以看到路况，并根据周围环境随时做出决定，以确保安全驾驶。与激光雷达和摄像头相比，毫米波雷达具有全天候探测能力，即使在雨雪、灰尘等恶劣环境下仍能正常工作。此外，它还可以直接测量距离、速度和角度，成为自动驾驶中重要的传感设备之一。

然而，毫米波雷达也存在一些固有的缺陷，包括无法测量高度的能力，这使得很难判断前面的静态物体是在地面上还是在空中。当遇到井盖、减速带、立交桥、交通标志等地面和空中物体时，物体的高度数据无法准确测量。如果将此类数据交给自动驾驶汽车，自动驾驶汽车将频繁制动。对此，升科科技有限公司CTO蔡青翰指出，4D毫米波雷达在原始距离、速度和方向数据的基础上，对目标进行了高度分析。这使得4D毫米波雷达有望弥补传统毫米波雷达的不足，将第四维集成到传统毫米波雷达中，更好地理解和绘制环境地图，使测量的交通数据更加准确。

华宇汽车系统有限公司电子分公司技术中心执行总监石磊总结4D雷达技术的优点可以用高探测、超高灵敏度和高分辨率三个高来形容。这将弥补传统毫米波雷达的许多问题。

中金认为，4D成像雷达可以全面提高毫米波雷达的性能，有望使毫米波雷达成为ADAS毫米波雷达未来发展的重要方向是系统中的核心传感器之一。

厂家加快布局4D毫米波雷达

随着L3自动驾驶乘用车上路的尝试逐渐展开，越来越多的制造商开始在4岁D毫米波雷达上力。

近日，恩智浦宣布行业首款专用16nm毫米波雷达处理器S32R45将于上半年首次用于客户量产。恩智浦还表示，正在开发一款可以支持的产品L2 毫米波雷达处理器S32R41。

车载毫米波雷达的核心设备主要包括单片微波集成电路和雷达数字信号处理器，其中雷达数字信号处理器主要用于毫米波雷达中频信号的数字处理。有了这些处理器，我们可以支持许多毫米波雷达的用例，如近距离环境测绘，以及300米以外的中距离环境感知。有了这个三合一的例子，我相信我们可以在未来几年推广它L2 毫米波雷达技术广泛应用于上述乘用车。恩智浦全球副总裁ADAS产品线总经理Steffen Spannagel表示。

英特尔旗下Mobileye也在积极推进4D毫米波雷达的开发应用。Mobileye首席执行官Amnon Shashua在今年CES演讲强调4D成像毫米波雷达在汽车中的应用场景。他说：到2025年，我们只想要毫米波雷达，而不是激光雷达，除了汽车前面。

在Mobileye到2025年，基于毫米波雷达/激光雷达的消费级自动驾驶车辆计划将推出。-LiDAR子系统，车辆只需安装前激光雷达和360 毫米波雷达覆盖车身，可实现自动驾驶任务。

还是会取代激光雷达？

那么，4D毫米波雷达有可能取代激光雷达吗？有分析指出，4D毫米波雷达的成本与传统毫米波雷达相似，可与低线束激光雷达媲美，更符合当前的大规模生产需求。

激光雷达的缺点很明显，即雾、雨效果差，无法获得外部图像。蔡青翰说，如果激光雷达在能见度只有0.1公里的雾环境中工作，几乎没有办法检测。如果激光雷达在大雨环境中工作，检测距离将下降约50%。而实测4D毫米波雷达的结果显示，即使下雨，4D毫米波雷达的检测范围仍可达300米，为4米D毫米波雷达比激光雷达更适合自动驾驶传感器。

蔡青翰说：如果你在高速公路上开始自动驾驶模式，突然下大雨，自动驾驶功能就会失效，这是不可接受的。。相比之下，4D毫米波雷达继承了传统毫米波雷达全天候抗干扰的优点，能在夜间、雨雪等环境中正常工作，适应性更强。

Steffen Spannagel自动驾驶技术不能依靠单个传感器来统一世界。根据我们对市场的理解，没有一刀切的传感器，因为市场上有很多细分，自动驾驶水平也不同。我们认为相机和雷达会共存，因为它们的优缺点非常互补。特殊的是激光雷达。我们认为有很大的可能性，4D毫米波雷达的解决方案可以减少或取代激光雷达的使用。4D毫米波雷达仍处于发展的早期阶段，但我们相信它的性能将在未来大大提高，并最终在理想情况下取代激光雷达。”

多传感集成是目前呼声较高的解决方案。有人认为，多传感集成是自动驾驶技术实现安全冗余的关键，4D成像雷达显然会占据一席之地。需要进一步观察是否会与激光雷达形成替代关系。

与深度学习相结合

目前的4D毫米波雷达处于市场启动前的初始培育阶段，产品技术仍有很大的发展空间。南京猎鹰眼电子科技有限公司鉴于其技术趋势CTO张辉认为，随着毫米波雷达向成像方向的发展，传统的纯雷达信号处理正在向深度学习和人工智能处理发展，这将对雷达和计算平台提出更高的要求。“目前在4D一些企业已经在毫米波雷达上进行了相关的探索，即OTA（Over the Air Technology，自动下载技术)的自动演变，或人工智能的演变学习能力。例如，在特斯拉，基于视频感知能力，包括自动驾驶，可以自动进化。在未来，当毫米波雷达不断向成像发展时，其自学、自演变的能力，一定是未来的发展趋势。”

石磊强调，多传感器集成是毫米波雷达等设备的发展方向。毫米波雷达目前已发展到4DJRC代理雷达或4片级联雷达远未达到毫米波雷达能达到的高度。毫米波雷达过去最大的缺点是分辨率不足，因此制造商花费了大量的精力和成本来提高其分辨率。当分辨率达到一定程度时，通过更多的芯片级联继续提高分辨率，其边际收益不再那么高。此时更突出的问题是动态范围的不足。从目前的四片级联技术来看，动态范围还有很大的提升空间。要想在车上做出更好、更能实现环境感知的传感器，这些方面的改进需求更加清晰和强烈。

除自动驾驶外，4D毫米波雷达也在迅速扩展到智能交通领域，涉及道路协调，即智能汽车和智能道路的协调。这里的协调不一定只是通过通信获得的，也可以通过未来的感知技术进行协调。为此，该行业正在共同进行相关的探索。（记者陈炳欣）