刚刚，又一款智能汽车面世！主打卖点竟是「 4D 毫米波雷达」

毫米波雷达此前被认为是辅助驾驶的核心，在L3及以上自动驾驶系统中的应用一直受到限制。

在4D毫米波雷达出现后，这种情况可能会有所改变，线索出现在近期相关企业对4D毫米波雷达方案的接触和采用中。

刚刚，R Auto在深圳大运中心发布了一款新车:ES33。

这款车搭载了NVIDIA DRIVE AGX Orin计算芯片，计算能力500-1000+TOPS。

与同级竞品相比，其最大的卖点之一就是配备了国内首创的优质4D毫米波雷达。

据悉，这款车目前在上海临港工厂制造，将于2022年上市。

4D毫米波雷达在业内并不是一个特别陌生的词:

Waymo在2020年初宣布，其第五代自动驾驶感知系统将配备4D毫米波雷达。

特斯拉软件黑客“格林”曾经在Model 3中发现了一个名为“凤凰”的新雷达选项，事实证明这是一个4D毫米波雷达。

华为在去年的北京车展上透露，它正在开发一种4D毫米波雷达。

上述所有信息都揭示了这个被称为“4D毫米波雷达”的奇怪物种正在吸引自动驾驶行业的注意。

那么，什么是4D毫米波雷达？对自动驾驶会有什么影响？未来激光雷达能被完全取代吗？

4D毫米波雷达的兴起

所谓的4D毫米波雷达实际上是传统毫米波雷达的进化结果。

传统的毫米波雷达通过发射锥形电磁波束，检测回波，判断车体与其他物体的相对距离、速度、角度和方位，然后由中央处理器做出决定。

在探测范围上，传统毫米波雷达只能探测距离、方位、速度三个维度。由于无法探测高度，装有传统毫米波雷达的车辆在行驶时经常会发生事故。

2016年6月，美国俄亥俄州一名白人在驾驶配备毫米波雷达的特斯拉自动驾驶仪时发生事故死亡。

特斯拉的官方描述解释了这起事故:

当时Model S行驶在有中央隔离带的双向道路上，自动驾驶处于开放模式。这时，一辆拖车在垂直于Model S的方向横穿马路。

在强烈的阳光条件下，司机和自动驾驶仪未能注意到拖车的白色车身，因此未能及时启动制动系统。由于拖车正在过马路，车身较高，这种特殊情况导致Model S的前挡风玻璃在通过拖车时与拖车底部发生碰撞。

目前，传统的毫米波雷达并不是自动驾驶汽车中的主要传感器。然而，在4D毫米波雷达出现后，自动驾驶汽车的主传感器将会易手。

4D毫米波雷达在原有的距离、方位、速度的基础上增加了对目标的高维数据分析，可以实现“3D+速度”四维的信息感知，有效分析目标的轮廓、类别和行为。

这意味着4D毫米波雷达系统可以适应更复杂的路况，包括识别更小的物体、部分被遮挡的物体，以及检测静态物体和横向移动的障碍物。

同时，4D毫米波雷达可以通过四种解决方案解决传统毫米波雷达角分辨率低、点云密度低的问题:

提供基于传统CMOS雷达芯片的软件虚拟雷达孔径；

将多个天线集成到一个芯片中，以直接提供成像雷达芯片；

级联77GHz/79GHz标准雷达芯片；通过超材料研究和发展新的雷达结构。

我们先来看看软件虚拟雷达的孔径。其核心在于通过软件仿真增加毫米波雷达的孔径来提高角度分辨率。

角分辨率是雷达的指向精度。比如雷达指向精度是0.01弧度(换算成角度是0.6度)，那么自动驾驶车辆在100米的距离就可以获得1米的分辨率。

在雷达中，角度分辨率与波长和孔径大小有关。即波长越长，角分辨率越低，孔径越大，分辨率越高。

传统毫米波雷达多为24GHz，波长长，孔径小，其特点注定了角分辨率低。如果扩大天线尺寸或增加天线数量，可以提高雷达性能，但成本、尺寸和功耗也会显著增加。

4D毫米波雷达可以通过虚拟孔径成像软件算法和天线设计来模拟几倍甚至几十倍的天线，提高角分辨率。

来自美国的商用4D成像雷达公司EAGLE配备了虚拟孔径成像软件，可以动态发送相位调制的自适应波形。

波形可以跟随环境的实时变化，随时间对数据进行编码，使雷达硬件的角度分辨率提高高达100倍。最后，可以在120°水平/30°垂直的宽视场中提供0.5°水平×1°垂直的角分辨率。

看成像雷达芯片。

毫米波雷达按照点云密度从低到高分为三种:24GHz、77GHz和79GHz，其中24GHz是市场主流，77GHz和79GHz处于初期量产阶段。

点云密度低意味着自动驾驶车辆在行驶时无法对行人、车辆、桩体的点云进行成像，这使得仅配备毫米波雷达的车辆无法在复杂路段行驶。

目前4D毫米波雷达一般在77GHz及以上频段，车辆行驶时可以实现类似激光点云的成像模式。

这项技术的代表公司是以色列初创公司Vayyar，其单片成像雷达可以通过获取动态点云，构建实时、高分辨率的四维视觉座舱和汽车外部环境。

第三种是多芯片级联。

芯片级联可分为三种方式:二级级联、四级级联和八级级联。通过将2 /4 /8个3发4发芯片连接成一个整体，形成6发8发16发/24发/32发芯片。

然而，这种传统的提高角度分辨率的方法只是简单地堆积更多的芯片和更多的天线。比如要把角度分辨率提高到1度，就需要级联4个芯片，增加天线。然而，雷达硬件受到成本、尺寸和功耗的限制，很少有公司使用这种方法来提高角分辨率。

最后，超材料开发了一种新的雷达架构。

通过在超材料表面嵌入微结构，这种结构可以与电磁波传播技术相结合，创造出比传统电路小得多的电路。

Metawave是这类技术的代表公司，其SPEKTRA雷达通过模拟波束和不断转动波束，可以对350米以上的车辆和200米以上的行人进行探测和分类。

4D毫米波雷达的四种方案，针对传统毫米波雷达的缺陷，逐一攻破，从而拿到L3自动驾驶仪的入场券。

4D毫米波雷达，自动驾驶的福音？

在主流的自动驾驶感知方案中，激光雷达凭借其高精度的成像能力一直占据着C位，一直发挥着不可替代的作用。

今年，车载级激光雷达已经在上车第一年量产，推向了大众市场。年初以来，小鹏、蔚来、本田、丰田雷克萨斯、长城等车企纷纷宣布，将与激光雷达厂商联合推出2021年激光雷达量产车型。

据悉，汽车级激光雷达量产后，其研发成本已降至数百美元。

长期扮演配角的毫米波雷达还有机会翻身做C位吗？

Kobi Mrenko，Arbe公司的首席执行官，一位自主博士……ing解决方案提供商，曾经告诉GeekCr，未来4D成像雷达可以成为自动驾驶的核心部件。

在他看来，Arbe的4D毫米波雷达在现有雷达优势的基础上，可以通过四维感知环境，可以提供比传统毫米波雷达和激光雷达更丰富的数据。

装有激光雷达或毫米波雷达的车辆在行驶时主要感知外部环境，而4D毫米波雷达也能感知车辆内部环境。

比如Vayyar推出的单片成像雷达，可以通过采集点云来构建实时、高分辨率的四维可视化座舱。该方案可以提供安全带提醒、手势控制、婴儿检测报警等功能。

根据一些毫米波雷达厂商公布的量产计划，4D毫米波车载雷达将于今年进入量产阶段，成本相当于单台激光雷达。

此外，品牌包括克鲁斯、海拉、英飞凌、通用汽车、亚马逊等。也在押注4D毫米波雷达赛道，采用4D毫米波雷达或投资相关公司。

法国市场研究机构yoledédevelopment预测，4D毫米波雷达将首先出现在豪华车和自动驾驶出租车上。

奥库雷达亚太区总裁齐建军也表示，未来4D毫米波雷达在L3及以上自动驾驶系统中会越来越重要。

4D毫米波雷达的到来可能会给L3自动驾驶仪注入新的血液。

4D毫米波雷达会取代激光雷达吗？

“如果4D毫米波雷达能逼近激光雷达的精度，那么它就便宜，探测距离远，或将取代激光雷达。”

提到4D毫米波雷达，一位激光雷达内部人士告诉新智家。

从静态的角度来看，可能是这样。从动态实践的角度来看，也许不是。

Waymo的硬件总监SatishJeyachandran在配备4D毫米波雷达的第五代自动驾驶传感系统发布后表示，没有传感器能够独自提供详细的信息。

尽管4D毫米波雷达可以提供更多的信息，但它仍然存在缺陷。

4D毫米波雷达的毫米波本质仍然是传统的毫米波雷达，具有毫米波雷达的电磁特性。

首先，当装有4D毫米波雷达的车辆行驶时，由于角度变化，目标可能会有不同的雷达测量值。

数值的变化意味着测量结果可能不准确，从而影响自动驾驶汽车的决策失误。

其次，4D毫米波雷达动态范围大，运动目标散射复杂度高，可能会使雷达图像模糊，影响4D毫米波雷达对物体的判断。

雷达功能级只对稳定跟踪的目标作出响应。即使4D毫米波雷达检测到了发射特征较弱的目标，也不意味着可以稳定检测甚至跟踪。

比如行人等弱小目标起伏较大，4D毫米波雷达对其轮廓的描述随时间不稳定，需要通过多帧数据进行统计分析。

Arbe Robotics的首席执行官兼联合创始人KobiMarenko也认为，4D毫米波雷达不会取代激光雷达。

“在所有传感器中，4D毫米波雷达具有较长的探测距离，这使得能够更早地识别危险。然后，4D毫米波雷达可以将摄像头和激光雷达传感器的探测引导到相关区域，这将大大提高自动驾驶的安全性。”

他进一步补充说，4D毫米波雷达只是包括光学传感器在内的自动驾驶传感器系统的一部分。

总结

新旧技术的更迭不是零和游戏，在某些时候还可以相互借鉴。

就像142年前诞生的钨灯，进化出了几种类型的替代品，前者依然可以进入千家万户。

本质上，4D毫米波雷达可以配合激光雷达和摄像头，以更低的成本促进行车安全，实现降本增效。

Arbe Robotics的创始人Marenko表示，自动驾驶汽车传感器的成本不到1000美元就可以商业化。

或许在未来，功能与激光雷达相差无几、成本仅占其一半的4D毫米波雷达，可以帮助自动驾驶行业ap……安全快速地。

届时，业界普遍认为自动驾驶商业化将在2025年实现，或将加速。

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雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。毫米波雷达此前被认为是辅助驾驶的核心，在L3及以上自动驾驶系统中的应用一直受到限制。

在4D毫米波雷达出现后，这种情况可能会有所改变，线索出现在近期相关企业对4D毫米波雷达方案的接触和采用中。

刚刚，R Auto在深圳大运中心发布了一款新车:ES33。

这款车搭载了NVIDIA DRIVE AGX Orin计算芯片，计算能力500-1000+TOPS。

与同级竞品相比，其最大的卖点之一就是配备了国内首创的优质4D毫米波雷达。

据悉，这款车目前在上海临港工厂制造，将于2022年上市。

4D毫米波雷达在业内并不是一个特别陌生的词:

Waymo在2020年初宣布，其第五代自动驾驶感知系统将配备4D毫米波雷达。

特斯拉软件黑客“格林”曾经在Model 3中发现了一个名为“凤凰”的新雷达选项，事实证明这是一个4D毫米波雷达。

华为在去年的北京车展上透露，它正在开发一种4D毫米波雷达。

上述所有信息都揭示了这个被称为“4D毫米波雷达”的奇怪物种正在吸引自动驾驶行业的注意。

那么，什么是4D毫米波雷达？对自动驾驶会有什么影响？未来激光雷达能被完全取代吗？

4D毫米波雷达的兴起

所谓的4D毫米波雷达实际上是传统毫米波雷达的进化结果。

传统的毫米波雷达通过发射锥形电磁波束，检测回波，判断车体与其他物体的相对距离、速度、角度和方位，然后由中央处理器做出决定。

在探测范围上，传统毫米波雷达只能探测距离、方位、速度三个维度。由于无法探测高度，装有传统毫米波雷达的车辆在行驶时经常会发生事故。

2016年6月，美国俄亥俄州一名白人在驾驶配备毫米波雷达的特斯拉自动驾驶仪时发生事故死亡。

特斯拉的官方描述解释了这起事故:

当时Model S行驶在有中央隔离带的双向道路上，自动驾驶处于开放模式。这时，一辆拖车在垂直于Model S的方向横穿马路。

在强烈的阳光条件下，司机和自动驾驶仪未能注意到拖车的白色车身，因此未能及时启动制动系统。由于拖车正在过马路，车身较高，这种特殊情况导致Model S的前挡风玻璃在通过拖车时与拖车底部发生碰撞。

目前，传统的毫米波雷达并不是自动驾驶汽车中的主要传感器。然而，在4D毫米波雷达出现后，自动驾驶汽车的主传感器将会易手。

4D毫米波雷达在原有的距离、方位、速度的基础上增加了对目标的高维数据分析，可以实现“3D+速度”四维的信息感知，有效分析目标的轮廓、类别和行为。

这意味着4D毫米波雷达系统可以适应更复杂的路况，包括识别更小的物体、部分被遮挡的物体，以及检测静态物体和横向移动的障碍物。

同时，4D毫米波雷达可以通过四种解决方案解决传统毫米波雷达角分辨率低、点云密度低的问题:

提供基于传统CMOS雷达芯片的软件虚拟雷达孔径；

将多个天线集成到一个芯片中，以直接提供成像雷达芯片；

级联77GHz/79GHz标准雷达芯片；通过超材料研究和发展新的雷达结构。

我们先来看看软件虚拟雷达的孔径。其核心在于通过软件仿真增加毫米波雷达的孔径来提高角度分辨率。

角分辨率是雷达的指向精度。比如雷达指向精度是0.01弧度(换算成角度是0.6度)，那么自动驾驶车辆在100米的距离就可以获得1米的分辨率。

在雷达中，角度分辨率与波长和孔径大小有关。即波长越长，角分辨率越低，孔径越大，分辨率越高。

传统毫米波雷达多为24GHz，波长长，孔径小，其特点注定了角分辨率低。如果扩大天线尺寸或增加天线数量，可以提高雷达性能，但成本、尺寸和功耗也会显著增加。

4D毫米波雷达可以通过虚拟孔径成像软件算法和天线设计来模拟几倍甚至几十倍的天线，提高角分辨率。

来自美国的商用4D成像雷达公司EAGLE配备了虚拟孔径成像软件，可以动态发送相位调制的自适应波形。

波形可以跟随环境的实时变化，随时间对数据进行编码，使雷达硬件的角度分辨率提高高达100倍。最后，可以在120°水平/30°垂直的宽视场中提供0.5°水平×1°垂直的角分辨率。

看成像雷达芯片。

毫米波雷达按照点云密度从低到高分为三种:24GHz、77GHz和79GHz，其中24GHz是市场主流，77GHz和79GHz处于初期量产阶段。

点云密度低意味着自动驾驶车辆在行驶时无法对行人、车辆、桩体的点云进行成像，这使得仅配备毫米波雷达的车辆无法在复杂路段行驶。

目前4D毫米波雷达一般在77GHz及以上频段，车辆行驶时可以实现类似激光点云的成像模式。

这项技术的代表公司是以色列初创公司Vayyar，其单片成像雷达可以通过获取动态点云，构建实时、高分辨率的四维视觉座舱和汽车外部环境。

第三种是多芯片级联。

芯片级联可分为三种方式:二级级联、四级级联和八级级联。通过将2 /4 /8个3发4发芯片连接成一个整体，形成6发8发16发/24发/32发芯片。

然而，这种传统的提高角度分辨率的方法只是简单地堆积更多的芯片和更多的天线。比如要把角度分辨率提高到1度，就需要级联4个芯片，增加天线。然而，雷达硬件受到成本、尺寸和功耗的限制，很少有公司使用这种方法来提高角分辨率。

最后，超材料开发了一种新的雷达架构。

通过在超材料表面嵌入微结构，这种结构可以与电磁波传播技术相结合，创造出比传统电路小得多的电路。

Metawave是这类技术的代表公司，其SPEKTRA雷达通过模拟波束和不断转动波束，可以对350米以上的车辆和200米以上的行人进行探测和分类。

4D毫米波雷达的四种方案，针对传统毫米波雷达的缺陷，逐一攻破，从而拿到L3自动驾驶仪的入场券。

4D毫米波雷达，自动驾驶的福音？

在主流的自动驾驶感知方案中，激光雷达凭借其高精度的成像能力一直占据着C位，一直发挥着不可替代的作用。

今年，车载级激光雷达已经在上车第一年量产，推向了大众市场。年初以来，小鹏、蔚来、本田、丰田雷克萨斯、长城等车企纷纷宣布，将与激光雷达厂商联合推出2021年激光雷达量产车型。

据悉，汽车级激光雷达量产后，其研发成本已降至数百美元。

长期扮演配角的毫米波雷达还有机会翻身做C位吗？

Kobi Mrenko，Arbe公司的首席执行官，一位自主博士……ing解决方案提供商，曾经告诉GeekCr，未来4D成像雷达可以成为自动驾驶的核心部件。

在他看来，Arbe的4D毫米波雷达在现有雷达优势的基础上，可以通过四维感知环境，可以提供比传统毫米波雷达和激光雷达更丰富的数据。

装有激光雷达或毫米波雷达的车辆在行驶时主要感知外部环境，而4D毫米波雷达也能感知车辆内部环境。

比如Vayyar推出的单片成像雷达，可以通过采集点云来构建实时、高分辨率的四维可视化座舱。该方案可以提供安全带提醒、手势控制、婴儿检测报警等功能。

根据一些毫米波雷达厂商公布的量产计划，4D毫米波车载雷达将于今年进入量产阶段，成本相当于单台激光雷达。

此外，品牌包括克鲁斯、海拉、英飞凌、通用汽车、亚马逊等。也在押注4D毫米波雷达赛道，采用4D毫米波雷达或投资相关公司。

法国市场研究机构yoledédevelopment预测，4D毫米波雷达将首先出现在豪华车和自动驾驶出租车上。

奥库雷达亚太区总裁齐建军也表示，未来4D毫米波雷达在L3及以上自动驾驶系统中会越来越重要。

4D毫米波雷达的到来可能会给L3自动驾驶仪注入新的血液。

4D毫米波雷达会取代激光雷达吗？

“如果4D毫米波雷达能逼近激光雷达的精度，那么它就便宜，探测距离远，或将取代激光雷达。”

提到4D毫米波雷达，一位激光雷达内部人士告诉新智家。

从静态的角度来看，可能是这样。从动态实践的角度来看，也许不是。

Waymo的硬件总监SatishJeyachandran在配备4D毫米波雷达的第五代自动驾驶传感系统发布后表示，没有传感器能够独自提供详细的信息。

尽管4D毫米波雷达可以提供更多的信息，但它仍然存在缺陷。

4D毫米波雷达的毫米波本质仍然是传统的毫米波雷达，具有毫米波雷达的电磁特性。

首先，当装有4D毫米波雷达的车辆行驶时，由于角度变化，目标可能会有不同的雷达测量值。

数值的变化意味着测量结果可能不准确，从而影响自动驾驶汽车的决策失误。

其次，4D毫米波雷达动态范围大，运动目标散射复杂度高，可能会使雷达图像模糊，影响4D毫米波雷达对物体的判断。

雷达功能级只对稳定跟踪的目标作出响应。即使4D毫米波雷达检测到了发射特征较弱的目标，也不意味着可以稳定检测甚至跟踪。

比如行人等弱小目标起伏较大，4D毫米波雷达对其轮廓的描述随时间不稳定，需要通过多帧数据进行统计分析。

Arbe Robotics的首席执行官兼联合创始人KobiMarenko也认为，4D毫米波雷达不会取代激光雷达。

“在所有传感器中，4D毫米波雷达具有较长的探测距离，这使得能够更早地识别危险。然后，4D毫米波雷达可以将摄像头和激光雷达传感器的探测引导到相关区域，这将大大提高自动驾驶的安全性。”

他进一步补充说，4D毫米波雷达只是包括光学传感器在内的自动驾驶传感器系统的一部分。

总结

新旧技术的更迭不是零和游戏，在某些时候还可以相互借鉴。

就像142年前诞生的钨灯，进化出了几种类型的替代品，前者依然可以进入千家万户。

本质上，4D毫米波雷达可以配合激光雷达和摄像头，以更低的成本促进行车安全，实现降本增效。

Arbe Robotics的创始人Marenko表示，自动驾驶汽车传感器的成本不到1000美元就可以商业化。

或许在未来，功能与激光雷达相差无几、成本仅占其一半的4D毫米波雷达，可以帮助自动驾驶行业ap……安全快速地。

届时，业界普遍认为自动驾驶商业化将在2025年实现，或将加速。

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