和激光雷达一样，4D成像毫米波雷达正在快速进入大众消费者的视野。
最新消息显示，特斯拉的HW4.0硬件系统将配置一颗高分辨率毫米波雷达（4D毫米波雷达），引发了行业内外高度关注，这也意味着一轮新智驾感知方案升级浪潮已经开启。不久前上市的理想L7 Pro版本搭载的智能驾驶感知系统方案，采用了摄像头+4D毫米波雷达的配置，同样为4D毫米波雷达市场再添热度。高工智能汽车研究院监测前装定点数据显示，到目前为止包括上汽、比亚迪、理想、吉利、红旗、长安等多个品牌已经定点或量产搭载4D成像毫米波雷达。加之特斯拉的加入，4D成像雷达渐有“比肩”激光雷达热度的势头。近两年，4D成像雷达市场未热先火，新旧供应商纷纷瞄准了这一更具想象空间的新赛道，传统毫米波雷达存在感全无。那么，4D成像雷达会全面替换3D传统毫米波雷达吗？在全新的热门赛道上，各大供应商要如何做到领先？
4D雷达替代潮真的开启了吗？
对于汽车制造商和智能驾驶方案商来说，传统毫米波雷达的性能需要大幅提高，包括角分辨率、俯仰角探测能力以及更远的探测距离。这已经是下一代毫米波雷达产品升级趋势与行业发展的共识。通过视觉+4D成像雷达形成有效融合和冗余，逐步满足智能驾驶系统全目标、全覆盖、全工况和全天候的高安全感知要求。从成本角度来看，相比视觉+激光雷达的高阶配置方案，不失为更具性价比可选方案。“4D成像雷达将是L2级ADAS向L3甚至是L4/L5自动驾驶演进的重要支撑。” 为升科（CubTEK）CTO蔡青翰博士曾明确表示，4D成像雷达不仅能够计算出被测目标的距离、速度、水平角、俯仰角等信息，还可以捕捉目标的空间坐标和速度等信息，并且成本相对激光雷达更占优势，未来将瓜分激光雷达的部分市场份额。根据多家毫米波雷达企业高层的观点来看，当前在中低端车型搭载L2/L2+级别的主力市场，3D毫米波雷达基本可以满足大多数场景下的需求。而4D成像雷达普及在于下游需求的增加，例如车企对高端品牌车型对高阶智能驾驶功能升级等等，同时还需要包括硬件（芯片）、软件算法、成本多方面的共同匹配发展。高工智能汽车认为，未来几年在感知系统传感器配置方面，不同价位区间的车型将会产生分化。不同价位区间车型仍然会在成本、功能以及未来OTA空间的角度来权衡传感器配置。在占据整体市场的50%左右规模的15万级别以下车型市场，基于性价比和新车C-NCAP评级的需求，将主要以L2和L2+级别功能配置为主，1R+2R/4R（传统毫米波雷达）仍然会是主流配置；而在15-25万元车型区间市场，部分车企基于对入门级高速NOA标配的尝试，将是4D成像雷达可能实现规模化增量的主要市场；而在25-35万元车型领域，从入门级高速NOA逐步上升到高速增强NOA、城市NOA，激光雷达与4D成像雷达存在叠加搭配的可能。目前从行业反馈来看，在量产层面4D成像雷达在技术及工程层面还存在一定难题。其中楚航科技前瞻研发首席科学家黄微就提到，当前4D雷达产品上车的主要挑战还是集中在安全性与可靠性验证环节。他指出，4D成像雷达首先要保证产品的可靠性与鲁棒性，需要经过一定的时间和里程数验证。据透露，楚航科技已经开始启动4D雷达产品的实车搭载路跑验证并积累了一定的里程数，并即将启动量产。此外，目前行业针对4D成像雷达的测试设备也相对缺乏，并且在测试标准方面，行业也缺乏完善的评估标准体系等等。而在高阶智能驾驶感知方案中，需要真正用好4D毫米波雷达，使其充分发挥其性能优势。例如4D成像高度测向性能与可信性都有极大的提高，这就需要在点云处理环节考虑如何用好“高度”这个新的信息维度;此外，还需要视觉与4D成像雷达形成感知融合，但目前来看，无论是信号处理层的前融合，还是点云与目标处理的后融合方案，当前依旧均存在不小的难题。“这些障碍来源于完全不同的传感器体系对场景的感知与理解彻底不在一个层面，对物体运动状态的核心参数也有着不同的解析能力。”黄微指出。以上都极其考验毫米波雷达供应商的软件算法水平，还需要毫米波雷达与ADAS系统供应商深度配合完成。
如何差异化竞争？
从早两年各家企业竞相推出4D成像雷达产品，到少数企业领衔定点量产，再到今年开始进入规模落地验证，市场正在悄然变化。考验与竞争会愈来愈激烈，各大企业也纷纷快速打造自身的差异化核心优势。为升科（CubTEK）CTO蔡青翰曾表示，4D成像雷达竞争的核心已经转向软件算法部分，这是具备更高门槛。对于高阶智能驾驶系统来说，谁能更好的解决不同场景下的Corner Case才是关键 ，要看产品的性能和算法在特定场景下的实际水平，这也是4D毫米波雷达企业的机会。他指出，4D成像雷达的数据处理远比摄像头更为复杂，需要采用专有算法深圳专用SOC。为升科（CubTEK）与NXP在去年联手发布最新一代4D成像雷达方案，提供图像级感知能力和小于0.1度的角度分辨率，借助NXP的平台，为升科（CubTEK）已经开发了各类比较新颖的算法技术，比如先进的大规模MIMO算法、基于人工智能的目标分类算法、高性能抗干扰算法以及超分辨率、鲁棒性的寻角算法。以上也意味着，主机厂在选择产品时，除了雷达性能、点云质量之外，可提供4D毫米波雷达算法并能更好的配合主机厂实现功能开发也将是决定因素之一。除了以上，4D毫米波雷达的通道数多、数据量大幅升级，如果与视觉实现点云级和像素级的前融合，则对算力要求非常高，成本也会大幅提升。对此，楚航科技科技自研开发了特征级融合算法，通过取出目标的特征做融合的边界条件，从而大幅降低前融合的运算量，这也不失为基于当前条件下的更优解决方案之一。早在2019年，国内毫米波雷达头部服务商-木牛科技就发布了全球首款4D成像雷达O-79 4D，为了追求进一步的精准感知效果，又进一步提出了5D毫米波雷达技术方案。
5D毫米波雷达技术起源于木牛科技对高尔夫球的动态感知场景，相较于行驶车辆，高尔夫球的体积更小且运动轨迹更复杂，这对感知技术提出了更高的要求。“由于这一场景要求检测到球体的自旋速度，所以我们在通用的4D检测维度上，又增加了可检测微小运动信息的第五维度‘微动’（Micro-Doppler），这是在全球首创的一个新维度，我们称之为5D（毫米波）雷达技术”，木牛COO王卫表示。
基于这一检测微小运动的第五维度“微动”，对目标的场景判断和成像准确度都将会再上一个台阶。譬如在汽车的运动场景中，除了汽车整体的移动，对于车轮这些微小的移动元素也会被捕捉到，从而帮助汽车更好地判断目标状态。据了解，木牛科技在2022年完成了C轮数亿元融资，并在美国完成两笔数千万美金的境外战略融资和合作，完成了全球化资本和商业运作。
在产品方案层面，双芯片级联解决方案也被部分企业视作现阶段更可落地的高性价比方案，双片级联解决方案利用传统雷达现有工艺、软硬件基础，在硬件、射频设计和算法上升级，只需要增加一定成本来实现性能提升。例如理想L7搭载的正是森思泰克2片级联4D成像雷达产品；楚航科技即将规模量产交付的4D毫米波雷达也采用了双片级联式。而高工智能汽车获取到特斯拉自研高分辨率雷达的内部设计图来看，其产品采用双芯片级联雷达解决方案+赛灵思Zynq MPSoC处理平台（FPGA）。另一大国产毫米波雷达供应商行易道推出的双片级联式4D成像毫米波雷达已经在早在去年已经获得韩国知名车企的定点项目，预计在2023年二季度实现量产交付。资料显示，该产品配置了其自主研发的车载压缩感知算法，实现了高性能与高性价比优势。目前，行易道已经布局了完整的毫米波雷达产品线与先进技术，包括SAR 车载合成孔径雷达技术、压缩感知超分辨算法以及下一代超高性能4D毫米波雷达等，并可提供基于多雷达的360°感知的的融合感知方案。
从行业长远发展角度来看，车企们需要实现“软硬件解耦”，主机厂也迫切需求系统供应商、传感器供应商从数据层面、底层架构层面深度合作与融合。供应商必须基于平台化、模块化的软硬件能力，更好的配合主机厂的场景需求、功能开发，来自供应商的底层合作能力也将日益重要。据介绍，楚航科技的4D成像雷达产品也在快速落地，例如去年与国内某知名车企成功完成了4D雷达软件开发并实现了搭载上车，今年在硬件方面的合作也在同步推进；接下来楚航科技4D雷达产品还将持续创新升级，通过提供4D雷达点云质量的输出分析，再结合主机厂需求，从芯片级联、到信号处理和算法输出点云的数据参数处理上进行硬件定制。可以预计，接下来1-2年在4D成像毫米波雷达赛道上，一批真正具备综合实力的企业将快速涌现出来。
