亮點不少、價格不詳，還是那個問題：你買嗎？

作者 | 田哲

毫米波雷達此前被認為是輔助駕駛的核心，在L3及以上自動駕駛系統中應用始終有限。

在4D毫米波雷達出現后，這一局面或將改變，端倪顯現于相關企業近期紛紛接觸、采用4D毫米波雷達方案。

剛剛，上汽R汽車在深圳大運中心發布了一款新車：ES33。

這款車配備英偉達DRIVE AGX Orin算力芯片，算力達到500-1000+TOPS。

相比同級競品，它的最大賣點之一是搭載了中國區首發的PREMIUM 4D毫米波雷達。

據悉，這款車目前在上海臨港工廠制造，將于2022年上市。

4D毫米波雷達在業界也并非特別陌生的詞匯：

Waymo在2020年初宣布其第五代自動駕駛感知系統中將會搭載4D毫米波雷達。

特斯拉軟件黑客“green”曾在Model 3中發現名為“Phoenix”的新雷達選項，后證明為一款4D毫米波雷達。

華為在去年北京車展上透露正在研發4D毫米波雷達。

以上種種信息透露這一名為“4D毫米波雷達”的陌生物種正吸引自動駕駛行業目光。

那么，4D毫米波雷達是何物？它將對自動駕駛產生何種影響？未來是否能夠全面替代激光雷達？

4D毫米波雷達的崛起

所謂4D毫米波雷達，其實是傳統毫米波雷達的進化結果。

傳統毫米波雷達通過發射錐狀電磁波波束并檢測回波，以此判斷汽車車身與其他物體的相對距離、速度、角度及方位，再交由中央處理單元決策。

在探測范圍上，傳統毫米波雷達僅可探測距離、方位以及速度三個維度。由于其無法探測高度，搭載傳統毫米波雷達的車輛在行駛中時常因此導致事故。

2016年6月，美國俄亥俄州一名白人男子在使用搭載毫米波雷達的特斯拉Autopilot輔助駕駛時發生事故死亡。

特斯拉的官方描述對這起事故進行解釋：

當時 Model S 行駛在一條雙向、有中央隔離帶的公路上，自動駕駛處于開啟模式，此時一輛拖掛車以與 Model S 垂直的方向穿越公路。

在強烈的日照條件下，駕駛員和自動駕駛都未能注意到拖掛車的白色車身，因此未能及時啟動剎車系統。由于拖掛車正在橫穿公路，且車身較高，這一特殊情況導致 Model S 從掛車底部通過時，其前擋風玻璃與掛車底部發生撞擊。

目前，傳統毫米波雷達并非自動駕駛車輛中的主傳感器。但4D毫米波雷達出現后，自動駕駛汽車主傳感器或將易主。

4D毫米波雷達在原有距離、方位、速度的基礎上增加了對目標的高度維數據解析，能夠實現距“3D+速度”四個維度的信息感知，可以有效地解析目標的輪廓、類別、行為。

這意味著4D毫米波雷達系統可以適應更多復雜路況，包括識別較小的物體，被遮擋的部分物體以及靜止物體和橫向移動障礙物的檢測。

同時，4D毫米波雷達通過四種解決方案，還可解決傳統毫米波雷達角分辨率低、點云密度低等問題：

基于傳統CMOS雷達芯片，提供軟件虛擬雷達孔徑；

將多發多收天線集成在一顆芯片，直接提供成像雷達芯片；

將77GHz/79GHz的標準雷達芯片多芯片級聯；

通過超材料研發新型雷達架構。

先看軟件虛擬雷達孔徑，其核心在于通過軟件模擬，增大毫米波雷達的孔徑以提升角分辨率。

角分辨率即為雷達的指向精度。比如雷達指向精度0.01弧度（換算成角度就是0.6度），那么自動駕駛車輛可以在100米的距離獲得1米的分辨率。

在雷達中，角分辨率的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。

傳統毫米波雷達大多為24GHz，波長較長且孔徑小，其特性注定角分辨率低。倘若擴展天線的尺寸或者增加天線的數量，可以提高雷達性能，但也會顯著增加成本、尺寸和功耗。

而4D毫米波雷達可通過虛擬孔徑成像軟件算法和天線設計，模擬數倍、甚至數十倍天線以提升角分辨率。

美國的4D成像雷達公司傲酷推出的商用4D成像雷達EAGLE，其搭載虛擬孔徑成像軟件可動態發送相位調制的自適應波形。

該波形可跟隨環境實時變化，并隨時間編碼數據，從而可雷達硬件的角分辨率最高提升達100倍。最終實現120°水平 / 30°縱向的寬視場中提供0.5°水平 x 1°縱向的角分辨率。

再看成像雷達芯片。

毫米波雷達根據點云密度由低至高可分為24GHz、77GHz、79GHz三種，其中24GHz為市場主流，77GHz及79GHz初入量產階段。

點云密度低意味著自動駕駛車輛在行駛中無法對周圍行人、車輛、樁桶點云成像，使得僅搭載毫米波雷達的車輛無法在復雜路段行駛。

而目前4D毫米波雷達普遍為77GHz及以上頻段，車輛可在行駛中達到類似激光點云的成像方式。

該技術的代表公司為以色列初創公司Vayyar，其推出的單片成像雷達可通過獲取動態點云構建實時、高分辨率的四維可視化機艙和汽車外部環境。

其三是多芯片級聯。

芯片級聯可分為二級聯、四級聯、八級聯三種方法。通過將2個/4個/8個的3發4收的芯片聯為一體，組成6發8收/12發16收/24發/32收芯片。

然而，此種傳統提高角分辨率的方式，只是簡單堆砌更多芯片、更多天線。例如提高角分辨率到1度角，必須通過四個芯片級聯、增加天線。但雷達硬件受成本、尺寸、功耗的限制較大，較少公司采用此方法提高角分辨率。

最后是超材料研發新型雷達架構。

通過在超材料表面上嵌入顯微結構，該結構可結合電磁波傳播技術，以此創建出比傳統電路要小很多的電路。

此類技術為代表的公司是metawave，其SPEKTRA雷達通過模擬波束并不斷轉向波束，可對350米以上的車輛和200米以上的行人進行檢測和分類。

4D毫米波雷達的四種方案，針對傳統毫米波雷達缺陷逐個擊破，以此拿到進入L3自動駕駛的門票。

4D毫米波雷達，自動駕駛的福音？

在主流的自動駕駛感知方案中，激光雷達憑借其高精度的成像能力始終占據著C位，一直有著難以替代的地位。

今年車規級激光雷達紛紛量產上車元年，更將其推向大眾市場。自年初起接連傳出小鵬、蔚來、本田、豐田雷克薩斯、長城等車企宣布將與激光雷達廠商聯合于2021年推出激光雷達量產車型。

據悉，車規級激光雷達大規模量產后，其研發成本已分攤降至數百美元。

長期扮演配角的毫米波雷達還有翻身當C位的機會嗎？

自動駕駛解決方案提供商Arbe 的 CEO Kobi Mrenko 曾對 GeekCr 表示，未來 4D 成像雷達可成為自動駕駛核心部件。

在他看來，Arbe 的 4D 毫米波雷達可在現有雷達有優點的基礎上，通過四個維度感知環境，可提供比傳統毫米波雷達以及激光雷達更為豐富的數據。

搭載激光雷達或毫米波雷達的車輛在行駛中，主要以感知外部環境為主，而 4D 毫米波雷達還可感知汽車內部環境。

例如Vayyar推出的單片成像雷達可通過獲取點云構建實時、高分辨率的四維可視化座艙。該解決方案可提供安全帶提醒、手勢控制、嬰兒檢測警報等功能。

根據部分毫米波雷達廠商公開的量產計劃顯示，4D毫米波車載雷達將于今年進入大規模量產階段，且成本與激光雷達一個單元件相當。

除此之外，包括Cruise、海拉、英飛凌、通用、亞馬遜等品牌也紛紛押中4D毫米波雷達賽道，采用4D毫米波雷達或投資相關公司。

法國市場研究機構YoleDéveloppement預計，4D毫米波雷達將首先出現在豪華轎車和自動駕駛出租車上。

傲酷雷達亞太總裁郄建軍也表示，4D毫米波雷達未來將在L3及以上自動駕駛系統中將越發重要。

4D毫米波雷達的到來，或許能為L3級自動駕駛注入新的血液。

4D毫米波雷達將會替代激光雷達？

“如果4D毫米波雷達能近似激光雷達精度，價格便宜且探測距離遠，或將會替代激光雷達。”

在提起4D毫米波雷達時，一位激光雷達業內人士對新智駕表示。

從靜態層面來看，可能如此。若從動態實踐來看，或許不然。

Waymo的硬件主管SatishJeyachandran在發布搭載4D毫米波雷達的第五代自動駕駛感知系統后表示，目前沒有一種傳感器能夠獨自提供詳細的信息。

即使4D毫米波雷達能提供更為豐富的信息，但仍有缺陷。

4D毫米波雷達毫米波本質仍是傳統毫米波雷達，具有毫米波雷達的電磁特性。

首先，搭載4D毫米波雷達的車輛在行駛中，目標可能在行駛中因角度變化導致雷達測量數值不同。

數值產生變化意味著測量結果可能不準確，從而影響自動駕駛車輛決策失誤。

其次，4D毫米波雷達的動態范圍較高，同時移動目標散射的復雜性較高，可能使雷達圖像模糊從而影響4D毫米波雷達判斷物體。

雷達功能層面僅對穩定跟蹤的目標響應，即使4D毫米波雷達檢測弱發射特性目標，并不表示能對其穩定檢測甚至穩定跟蹤。

例如行人等較弱小目標波動較大，4D毫米波雷達對其輪廓的描述隨時間變化而不穩定，須通過多幀數據統計分析。

Arbe Robotics的首席執行官兼聯合創始人KobiMarenko也認為，4D毫米波雷達不會替代激光雷達。

“4D毫米波雷達是所有傳感器中探測范圍較遠的，這使得它可能較先識別危險。然后，4D毫米波雷達可將攝像頭和激光雷達傳感器的探測引導到相關區域，這將大大提升自動駕駛的安全性。”

他進一步補充，4D毫米波雷達只是包括光學傳感器在內的汽車自動駕駛傳感器系統的一部分。

總 結

新舊技術的更迭，并非零和博弈的此消彼長，某時亦可取長補短。

如同誕生142年的鎢絲燈至今演化數種類型替代品，前者仍可走進千家萬戶。

本質上，4D毫米波雷達可配合激光雷達和攝像頭，以較低的成本促成行駛安全，

實現降本增效。

在Arbe Robotics的創始人Marenko看來，自動駕駛汽車傳感器成本低于1000美元，才能實現商業化。

或許在未來，擁有功能與激光雷達相差無幾，成本僅占其半分的4D毫米波雷達，能助力自動駕駛行業安全迅速應用落地。

屆時，行業普遍認為2025年實現自動駕駛商業化，或將加速到來。