自动驾驶的快速演进，使先进感知技术\"上车\"速度远超预期。比如激光雷达，前几年在很多人眼里还可望而不可及，今年就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数据显示，2022年上半年，全球搭载激光雷

自动驾驶的快速演进，使先进感知技术 \" 上车 \" 速度远超预期。

比如激光雷达，前几年在很多人眼里还可望而不可及，今年就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数据显示，2022 年上半年，全球搭载激光雷达的量产车型约有 6 款，贡献激光雷达出货量约 5.5 万台。2022 年下半年，全球预计还会新增 14 款搭载激光雷达的量产车，这将带动下半年激光雷达出货量达 19.8 万台，全年累计出货量约为 25 万台。

那么在激光雷达之后，下一个接力上车的先进感知技术会是哪个呢？目前来看，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 雷达由于在原有对距离、速度、方位等的探测上，增加了对目标高度维的测量，可以实现更精准的探测效果，正成为业界用来优化智能驾驶感知系统的又一重要抓手。

据盖世汽车不完全统计，目前国内已至少有接近 20 家本土企业在开展 4D 成像毫米波雷达相关的研发，其中大部分企业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 \" 上车 \" 高峰，进入技术兑现。

毫米波雷达进入 \"4D\" 时代

所谓 4D 成像毫米波雷达，与传统毫米波雷达相比最明显的差别在于，增加了对目标高度信息的感知，随之而来的是感知精细度的大幅提升。

图片来源：几何伙伴

传统毫米波雷达由于俯仰维通道有限以及处理器性能等的限制，过去主要用来探测物体的距离、相对速度和方位角，这也即是过去 \"3D\" 的含义。

但在测高方面，传统雷达能力很微弱，甚至可以说根本不具备测高能力。这样导致的结果是，当碰到路面有静态障碍物的时候，雷达虽然可以探测到障碍物反射点，但因为无法识别障碍物的高低和大小，常常难以作出准确的判断。其他还包括对路面井盖、减速带、路牌、天桥等静态目标的错误感知，由此导致毫米波雷达在融合系统中普遍置信度较低。

为减少不必要的刹车，提升用户体验，实际应用过程中一些雷达公司、自动驾驶公司或者车企会选择将雷达感知到的这类静态目标直接过滤掉。或许在大多数场景中，这种策略都足以应对，但对于一些不常见的 Corner Case ，就显得有些力不从心了。尤其目前国内量产的 L2 级自动驾驶系统不少都将视觉作为主传感器，毫米波雷达作为辅助感知，如果视觉发现障碍物还好，若没有及时发现，得依靠毫米波雷达，这时很容易出现问题。

4D 雷达相较传统毫米波雷达，由于具备更多的通道数，以及更先进的处理器，不仅能够提供目标的高度信息，实现更高的角分辨率，还可以输出致密点云信息，勾勒周边物体的轮廓，也即是点云成像。

在角分辨率上，当前 4D 毫米波雷达普遍可以做到 1 ° 以内的水平角分辨率和 2 ° 以内俯仰角分辨率，而这对于提升驾驶安全尤为重要。以 ACC 为例，据相关人士介绍，如果要准确分辨出 300 米之外的两辆车，水平角分辨率一定要达到 1 ° 以下。而如果要识别车前 150 米处悬空约 6.5 米的红绿灯时，角分辨率需要达到 2 ° 才能满足需求。

4D 毫米波成像雷达点云图，图片来源：几何伙伴

点云输出方面，传统雷达点云密度很稀疏，基本无法进行障碍物分类，而 4D 雷达则具备类似激光雷达的点云输出能力，可助力解析目标的轮廓、类别，在提升整个系统感知可靠性的同时，还能够与摄像头感知互为冗余，作为图像传感器失效时的分类补充 。

比如采埃孚的长距离成像雷达，据悉能接收到来自行人 10 个左右的数据点，通过对每个数据点进行测量并反馈物体的速度，即可获得精确的目标信息。采埃孚表示，其长距离成像雷达甚至可以解析单个肢体的运动轨迹，从而识别行人的行走方向。

纵目科技（点击查看纵目科技 4D 毫米波雷达申报 2022 金辑奖信息）的第一代短距离 4D 毫米波雷达 ZM-SDR1，官方宣称通过单车搭载 4 颗可实现超过 10000pts/s 的点云数据，点云性能可对标 8 线激光雷达，但成本却只有其 1/20。正因为如此，也有观点认为 4D 毫米波雷达未来可以在某些应用场景中作为激光雷达的 \" 平替 \"。

采埃孚成像雷达最远探测距离可达 350m，图片来源：采埃孚

且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，用于前向感知时普遍可以达 300m 以上，这意味着在面临紧急情况时，可以给予驾驶员更多的反应时间。加之毫米波雷达本身在应对雨雾雪等恶劣天气时有明显的优势，这些特性在 4D 雷达上同样会得到继承，进一步提升 4D 雷达的整体性能表现。

量产大幕正在拉开

得益于测高能力、角分辨率、点云密度等的显著提升，4D 毫米波雷达正被认为是自动驾驶从 L2 向 L3 甚至更高阶的 L4/L5 演进的重要支撑。

图片来源：安波福

安波福中国研发中心产品开发总监张磊就认为，对于 L2，自动驾驶系统主要面对的感知对象是障碍物，对于环境是要忽略掉的，但到了 L2++ 阶段，除了对目标的感知，还需要更多地去感知环境，在这种情况下，传统毫米波雷达性能显然无法满足需求。\" 所以 4D 雷达是伴随着高阶自动驾驶自然出现的 \"，他表示。

NXP 在此前发布的成像雷达白皮书中也表示，随着具备商业可行性的 4D 成像雷达技术问世，将对面向 L2+ 和更高级别汽车部署的 ADAS 传感器组合产生重大影响，不仅可以助力实现 L2+ 级安全和舒适功能的广泛应用，还将为 L4/L5 级完全自动化铺平道。

而出于对 4D 雷达感知能力的肯定，目前已经有不少车企及技术提供商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，新车提供选装的高阶智能驾驶辅助系统就确认将搭载 1 颗 4D 成像毫米波雷达，配合 4 颗高密度点云毫米波雷达、12 颗超声波传感器、10 颗高性能摄像头、一个 DMS 摄像头以及 6 个微碰传感器，进行车内外感知。其中，4D 成像雷达据悉来自于森思泰克，不过官方并没有公布搭载该系统新车的具体交付时间。

面向 4D 成像雷达，森思泰克规划了多款产品，包括两款 4D 成像前向雷达：STA77-6 高分辨远程雷达、STA77-8 高分辨远程雷达，和一款角雷达 STA79-8。其中 STA77-6 采用了 6 发 8 收设计，作用距离达 280m，STA77-8 采用了 12 发 16 收设计，作用距离达 350m，相关产品据悉已经接连拿下了国内多个头部车企前装量产平台化项目定点。

即将于 9 月下旬正式上市的飞凡 R7，搭载的是采埃孚的 4D 长距离成像雷达，该定点项目去年就已经公布。据当时官宣的信息，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 °，最远探测距离可以达 350m。

华域汽车 4D 雷达，图片来源：华域汽车

华域汽车电子分公司自主研发的 4D 成像毫米波雷达产品，则实现了对友道智途等商用车智驾客户的小批量供货。据了解，华域汽车此前已经规划了两款 4D 雷达，分别是 LRR30 和 LRR40，其中前者采用了 2 片 MMIC 级联，实现 6 发 8 收，后者采用了 4 级联设计，实现 12 发 16 收。

目前已经实现供货的猜测是 LRR30，该产品最多可以输出 1024 点 4D 点云，并追踪多达 64 个目标，最远探测距离可达 300m，官方称识别 180 米远的易拉罐或者 190 米外的橡胶轮胎都不在话下。LRR40 最多可输出 3072 点 4D 点云及 128 个目标，最远探测距离可达 350m。

纵目科技第一代短距离 4D 毫米波雷达 ZM-SDR1，也已经进入了量产阶段，目前已知定点客户有金康、美团、JAC 等，预计今年出货量在 40W 颗以上。该产品采用了双模设计，可兼容高速 ADAS 应用和低速泊车应用，通过软件手段实现长短距切换。比如在高速 ADAS 场景中，实现 80 - 100 米范围内的检测，在低速 AVP 的模式下，可以进入另外一种模式，实现更近距离的检测。

木牛科技第三代 4D 成像雷达 I79，图片来源：木牛科技

另外，诸如保隆科技、福瑞泰克、几何伙伴、川速微波、纳瓦电子、木牛科技（点击查看前述企业 4D 毫米波雷达申报 2022 金辑奖信息）、楚航科技、雷科防务等本土技术提供商也均在开展相关的技术研发，其中绝大部分企业的量产时间都定在今明两年。

例如福瑞泰克的 4D 毫米波雷达，据悉也已经获得了项目定点，相关车型预计于年底量产上市。纳瓦电子的 6 发 8 收成像雷达正在跟整车厂对接测试，12 发 16 收成像雷达计划今年年底实现量产，预计明年开始大批量应。蛮酷科技 4D 成像毫米波雷达计划 2022 年完成开发，2023 — 2024 年完成 4D 雷达产线建设，开始乘用车前装项目量产，2024 年正式投入量产。

不难预见，2023 年左右国产 4D 雷达将初步实现规模化量产，正式迎来一波上车高峰。

技术路线仍未统一

如果从大陆集团 2016 年开始研发 ARS540 4D 成像雷达算起，业界探索这项技术已经有数年的时间，但直到现在 4D 雷达仍没有实现规模化落地，难度可见一斑。

从传统 \"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，背后却需要从提升主处理器性能和算法能力，以及优化天线性能、数量和排布等多个方面同时着手。

过去很长一段时间，业界主要是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，车上雷达的安装空间往往是有限的，当天线进化到一定程度后没办法再增大，这时候必须依赖于处理器及软件算法等能力的提升。而且提升目标识别能力及准确性作为雷达的终极诉求，实际上与雷达输出信息量的丰富程度紧密相关，这对处理器的要求以及算法也在同步提升。

为解决这些问题，目前行业出现了多种不同的技术路线：

第一种，将标准雷达芯片进行 2 级联、4 级联或者 8 级联，以增加天线数量，形成多发多收通道。ABCD 四巨头以及华为、森思泰克、华域汽车等传统零部件企业都是采用这种方案，且在处理器的选择上多是以 NXP、TI 等外资厂商为主，当然国内也基本没有很成熟的方案。

成像雷达高性能 MPUS32R45，图片来源：NXP 官网

华域汽车的 LRR30 和 LRR40 就分别采用的是 NXP 的 S32R294 和 S32R45，CubTEK 亮相 CES 2022 的 4D 雷达采用的也是 NXP 的 S32R45 雷达处理器。作为一款专为成像雷达研发的高性能 MPU，S32R45 于今年初正式量产，今年上半年首次用于客户量产，配合着专为 L2+ 自动驾驶应用量身定制的 16nm 雷达处理器 S32R41，NXP 可以充分满足 L2+ 到 L5 不同级别自动驾驶研发需求。

据悉，S32R41 和 S32R45 与 NXP 的 TEF82xx 77GHz 雷达收发器结合使用时，可实现小于 1 ° 的角度分辨率，同时应用高级 MIMO 波形设计，支持多达 192 个虚拟天线通道同时工作。

蛮酷 4D 成像毫米波雷达，图片来源：蛮酷科技

蛮酷科技（点击查看蛮酷科技 4D 毫米波雷达申报 2022 金辑奖信息）目前则是以 Zynq SoC 处理器作为原型来设计算法，但最终计划将其固化为专用的硬件加速器 + 国产中低端处理器 + 国产 MMIC 的纯国产解决方案。华为的 12 发 24 收 4D 成像毫米波雷达据猜测采用的是自研芯片，即由 4 片 3 发 6 收的收发器级联而成。

第二种，将多发多收天线集成在一颗芯片中，形成专用 4D 雷达成像芯片，采用这一技术路线的主要有 Arbe、Vayyar、Uhnder 国外玩家。国内已知在基于这种方式开发 4D 雷达的企业有威孚高科和经纬恒润，两家企业均是和 Arbe 合作。

其中孚威高科的 4D 毫米波雷达产品已实现样品销售，正进入早期市场导入阶段。经纬恒润的 4D 雷达预计 2023 年实现配套量产应用，据悉该产品通过扩展 MIMO 体制的发射和接收通道数，构建了 48 路发射和 48 路接收通道，探测距离达到 350m。另外，AutoX 也曾宣布将把 40 万套基于 Arbe 的超高分辨率毫米波雷达系统集成于其 L4 级 RoboTaxi 车队中。

第三种，在级联方式上，通过独特的虚拟孔径成像软件算法和天线设计实现高倍数虚拟 MIMO，也即俗称的 \" 软件定义雷达 \"，走这一路线的企业主要有傲酷、Mobileye 等。其中傲酷已于去年被安霸收购，目前两家公司正致力于实现 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前融合。而在被安霸收购之前，傲酷还分别获得了通用汽车、海拉等多家行业巨头的战略投资。

第四种，使用超材料研发新型雷达架构，代表厂家有 Metawave、WARLORD、龙勃透镜等，但这方面目前相关的研发进展相对较少。

整体来看，这几种技术路线都有各自的优劣势。多级联方案目前来看已经相当成熟，也比较容易落地，但基于这一方案设计的成像雷达往往尺寸较大，算力、功耗等也难以持续。专用芯片往往能耗较高，价格也比较昂贵，并且需要突破信噪比低的局限性，目前真正应用的并不多。超材料方案量产难度更大，目前尚处于实验室阶段。

而由于这几种方案背后都不乏行业权威力量的加持，这决定了未来 4D 毫米波雷达的演进将存在较大的不确定性，这不仅仅是不同技术路线之争，还包括 4D 雷达本身的市场前景。

虽然过去一段时间已经有不少车企和技术提供商宣布了 4D 雷达的研发及量产规划，从大家公布的产品性能来看，也确实有较大飞跃，但业界对于 4D 雷达未来的市场前景仍然看法不一。

目前比较乐观的预测认为，4D 毫米波雷达将从 2022 年开始小规模前装导入，预计到 2023 年搭载量将突破百万颗。另据中金公司测算，至 2025 年，中国车载 4D 成像雷达市场规模在悲观、中性、乐观情况下有望分别达到 1.9 亿、3.6 亿、5.4 亿美元，2022～2025 年的复合年均增长率分别达到 34％、64％、88％。

但也有业内人士认为，4D 雷达在自动驾驶演进过程中的实际需求有多大，具体应用效果如何，能否真正全面替代传统毫米波雷达，其实还有待市场进一步检验。这背后，车企对 4D 毫米波雷达的需求尚不明确，以及 4D 雷达本身面临的技术挑战、行业标准不完善、生态链不成熟等均是重要掣肘。

另外从作为激光雷达 \" 平替 \" 的角度，不容忽略的是，即便升级到成像雷达，毫米波雷达的分辨率还是比不上激光雷达。而目前激光雷达也在快速降本，并且现阶段来看，激光雷达的装车速度其实已经跑赢了 4D 雷达。所以接下来 4D 雷达要想 \" 逆袭 \"，降本速度可能得比激光雷达更快才行。

综上，虽然目前围绕 4D 毫米波雷达的一切都在往好的方向发展，但真正的挑战其实才刚刚开始，接下来等待 4D 雷达的还将是一场硬仗。

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