毫米波雷達劍指自動駕駛，4D成像會是“最優(yōu)解”嗎？

馬斯克上個月在推特上表示，特斯拉(TSLA.US)FSD的Beta 9.0版本將不再依賴于雷達。若它真正到來，意味著特斯拉又重整旗鼓，回到了純視覺的自動駕駛方案。

目前，特斯拉已經(jīng)更新了北美官網(wǎng)的Model 3宣傳頁面，關(guān)于FSD的內(nèi)容僅保留了視覺和超聲波傳感器部分，此前毫米波雷達的信息已經(jīng)被撤掉。取而代之為：“250米的強大視覺處理能力”。

不同于特斯拉對毫米波雷達模棱兩可的態(tài)度，產(chǎn)業(yè)鏈各端的一些玩家將毫米波雷達作為自動駕駛、輔助駕駛里重要的組成之一，只是它過去被外界討論的熱度并不高。當(dāng)我們談及感知路線之爭時，討論的都是攝像頭vs激光雷達，但其實這兩個方案都融入了毫米波雷達。

不過去年中期，德國大陸推出全球首個4D成像毫米波雷達后，它似乎成為了一個呼之欲出的小風(fēng)口。今年上海車展前夕，華為也舉辦了HI新品發(fā)布會，發(fā)布新一代高分辨率4D成像雷達，用于自動駕駛解決方案核心傳感器。

為何傳統(tǒng)毫米波雷達在車載方面的市場議論度較小?近兩年出現(xiàn)的4D成像雷達表現(xiàn)又如何?

毫米波雷達，丟失的縱向與模糊的橫向維度

毫米波雷達對人們而言還比較陌生，但在行業(yè)內(nèi)，車載毫米波雷達在歐美已經(jīng)有了二十多年的成功商業(yè)化經(jīng)驗和市場的累積。有數(shù)據(jù)顯示，博世、大陸、電裝等全球前五大巨頭占據(jù)了75%以上的市場份額。

發(fā)展至今，毫米波雷達在傳統(tǒng)巨頭們這里是相對成熟的車用感知傳感器，成本相對低廉，其和攝像頭的感知融合也是早期實現(xiàn)L2級輔助駕駛的首選方案。

傳統(tǒng)Tier 1不僅占據(jù)了“蛋糕”，而且掌握著切“蛋糕”的“刀”。所以，新晉玩家很難從中撕開一道口子，去影響他們和下游車企之間長期捆綁的利益關(guān)系。自然地，專注毫米波雷達的新晉玩家不會選擇和這些Tier 1“硬碰硬”，會更希望探尋新的技術(shù)創(chuàng)新去實現(xiàn)彎道超車。

市場格局趨于穩(wěn)定，是傳統(tǒng)毫米波雷達在外界看來存在感不強的原因之一。而另外一個原因，是當(dāng)自動駕駛駛向L3、L4時，傳統(tǒng)毫米波雷達的技術(shù)不足逐漸被放大。在“智能相對論”看來，有以下兩個方面：

1、“看不見的Y軸”

傳統(tǒng)毫米波雷達在縱向測高能力上有所欠缺，可以理解為缺乏對垂直平面的“理解”能力。

因為該“理解”能力缺失，導(dǎo)致毫米波雷達“看不出”比如橋梁、路牌的高度，在它的“眼”里，這些靜止的物體都會被視為在地面這一平面?；谶@樣的前提，如果不把他們反射的信號全部過濾掉，毫米波雷達無疑就會發(fā)出前方有障礙的錯誤預(yù)警，造成“幽靈剎車”。

但是，當(dāng)橋梁、路牌下有靜止車輛時，則可能會導(dǎo)致交通事故發(fā)生。

特斯拉曾經(jīng)發(fā)生過幾個撞向貨車的事故，就是典型案例。其中，特斯拉的攝像頭感知失效，無法識別出前方停下的貨車。而毫米波雷達作為備用傳感器，本應(yīng)該識別出前方障礙物，并發(fā)出預(yù)警，但毫米波雷達也不起作用了。

因為靜止貨車的信息和那些信息雜糅在一起，前者也會被雷達的識別算法一并過濾掉。毫米波雷達識別出靜止物體，但是卻因此“無視”它的存在。這樣，毫米波雷達隱身，攝像頭又失效，自動駕駛汽車成了瞎子和聾子，最終撞上靜止的貨車。

2、“模糊的X軸”

傳統(tǒng)毫米波雷達另一個局限是橫向分辨率低，可以理解為對水平平面的“理解”能力薄弱。

橫向分辨率是指左右兩個掃描的激光點形成的夾角，夾角度數(shù)越小，橫向分辨率越高。如果和激光雷達相比，毫米波雷達的橫向分辨率不具備優(yōu)勢。

比如，特斯拉過去出現(xiàn)的問題：前面一輛車停在馬路旁邊，可能有半個車身在車道上，這個時候特斯拉會因為毫米波雷達的橫向分辨率不足，識別不出車輛而更容易撞上去。

關(guān)于這樣的問題，特斯拉在佛羅里達州曾有兩次事故，就是因為毫米波雷達不能測橫向速度，造成識別不出前方車輛是移動的，最終導(dǎo)致車輛來不及剎車。

所以綜合來看，傳統(tǒng)毫米波雷達在“理解”垂直和水平平面時都分別存在不足，也決定了傳統(tǒng)毫米波雷達很難去適應(yīng)高階自動駕駛感知系統(tǒng)的傳感器。不過，近期活躍的4D成像雷達似乎讓我們看到一些新的可能。

由量變到質(zhì)變，4D成像雷達的兩條路線

4D成像雷達之所以出現(xiàn)，某種說法是激光雷達和攝像頭亮眼表現(xiàn)的倒逼。自動駕駛對感知的要求提升，攝像頭由200萬像素升級到800萬像素，半固態(tài)激光雷達開始加速上車。而最初的毫米波雷達，也同步地升級成了如今的4D成像毫米波雷達。

從近兩年廠商們放出的demo或ppt來看，4D成像雷達的確在技術(shù)上解決傳統(tǒng)毫米波雷達的一些重大缺點，并且放大了毫米波雷達的優(yōu)勢。今年上海車展參展的大陸、華為等，就是其中的代表廠商。

在這個過程中，大致的實現(xiàn)方式無非就是硬件上增加收發(fā)通道數(shù)量，擴大天線孔徑的同時滿足水平和垂直方向?qū)Ψ直媛实囊?。從而達到除了傳統(tǒng)毫米波雷達以外，增加一個垂直方向的維度信息，即3D升級4D。這也是此次上海車展中4D成像雷達的主流方案。

其實單從技術(shù)角度，我們看到更多的是技術(shù)革新帶來的“量變”而不是“質(zhì)變”，若廠商當(dāng)下只注重突出參數(shù)難免有“過分營銷”之嫌。而真正利用它去推動相關(guān)產(chǎn)品實現(xiàn)落地，才是體現(xiàn)出了“質(zhì)變”。在“智能相對論”看來，有著以下兩種可行方向：

1、 聚焦細(xì)分需求，找到商用場景變現(xiàn)的全新思路

4D成像雷達有著不懼暴雨、強光等惡劣環(huán)境的全天候運作特性，而另一方面，4D成像雷達是毫米波雷達的一種“升維”，也延續(xù)著過去的優(yōu)勢，就是成本。

這兩個特點其實給予了它在封閉園區(qū)等商用場景，去做無人駕駛技術(shù)實現(xiàn)和商業(yè)化落地的機會。其中“無人配送小車”就是一個合適的選項，因為現(xiàn)階段有關(guān)于它的量產(chǎn)還存在著傳感器性價比和全天候運作的問題，能讓4D成像雷達去改善。

無人配送小車低速行駛，現(xiàn)階段大多使用較少線束的激光雷達。激光雷達發(fā)展迅猛，是成本的下降，只是還不夠親民。激光雷達為主的傳感器方案使得單車成本太高，是無人配送商業(yè)化落地的主要障礙，這也早已是行業(yè)共識。

所以，人們對于無人配送小車的傳感器成本十分敏感，會樂意看到保證足夠性能，也更具性價比的無人駕駛方案。通過多個4D成像雷達組合，也許可能做到這一點。

比如高工智能汽車曾報道，長城汽車(02333)、易航智能和Oculii聯(lián)合打造的無人物流小車，基于4D成像雷達，為低速物流園區(qū)場景提供定制化的感知方案。該無人小車可以全天候?qū)χ苓?60°低速或靜止的行人、障礙物、小物體進行點云成像、識別和跟蹤，其點云效果很接近激光雷達。

4D成像雷達在進一步壓低成本后，能夠幫助縮短無人小車的量產(chǎn)周期，降低其商業(yè)化難度。因此4D雖只是3D“升維”，但“成本效率”更佳，封閉場景“附加值”更高。可以預(yù)見的是，出于平衡的考量，它會在更多特定場景下代替低成本的激光雷達。

若繼續(xù)放大來看，廠商選擇在封閉商用場景實現(xiàn)商業(yè)化落地，對自身而言也是一種“由近及遠(yuǎn)”的發(fā)展思路。在風(fēng)險較小的特殊場景應(yīng)用成熟后，漸進式過渡至難度較大的智能汽車自動駕駛。雖然不一定能趕上“早集”，但前進的腳步也許會邁得扎實。

2、做時間的朋友，構(gòu)建整套自動駕駛方案最佳落地姿勢

4D成像雷達相比于汽車的另外兩雙“眼睛”，看的距離更遠(yuǎn)。

比如，采埃孚將于2022年向上汽集團提供的雷達，最遠(yuǎn)探照距離可達350m;華為發(fā)布的高分辨率4D成像雷達，探測距離可以做到300m，傳統(tǒng)的通常為200m。所以值得肯定的是，4D成像雷達給自動駕駛系統(tǒng)留下更多處理時間，這是攝像頭、激光雷達難以超越的優(yōu)勢。

這也給出了一種思路，在落地整套自動駕駛方案時，4D成像雷達、攝像頭、激光雷達可以互為補充。如果將三者的信號做有效融合和冗余，將會推進整套方案逐步接近理想傳感器的目標(biāo)。

那如何去定義理想傳感器的目標(biāo)呢?在“智能相對論”看來，“全能”是一個合適定義它的核心關(guān)鍵詞。由這一個核心延展出多個基本點，比如“技術(shù)全能”、“場景全能”。

對于4D成像雷達而言，結(jié)合汽車功能安全的準(zhǔn)則“車規(guī)級應(yīng)用多安全都不為過”，僅僅就探測距離遠(yuǎn)、不懼惡劣天氣這些特點而言，就已經(jīng)驗證它是自動駕駛實現(xiàn)“技術(shù)全能”時不可或缺的傳感器了。

4D成像雷達帶著這些技術(shù)特點融入進來后，就可以“解鎖”出更多功能場景，推動整套自動駕駛解決方案“場景全能”。

再以華為舉例，在HI新品發(fā)布會上，華為有提到4D成像雷達“三大能力”和“六大價值”。前者包含的大部分技術(shù)內(nèi)容在行業(yè)內(nèi)不算新鮮了，并非人無我有。但是，后者所涉及的新功能場景，我們作為用戶是值得去期待的。

比如有高速巡航、安全避障、城區(qū)巡航、非視距前前車檢測等等。華為指出，對于城區(qū)巡航，4D成像雷達的大視場無模糊能力可以匹配一些城區(qū)場景(人車混行、大小目標(biāo)并行、被遮擋場景);對于高速巡航，如果220m外兩輛車完全同速同距，位于相鄰車道，4D成像雷達可以通過角度分辨出來。

所以目前來看，4D成像雷達會是自動駕駛領(lǐng)域不可忽視的感知傳感器。華為、大陸、采埃孚、Arbe等主機廠和供應(yīng)商都在布局其中。各大廠商軍備競賽背后，一定會是4D成像雷達的技術(shù)愈發(fā)成熟，隨之而來的，可能就是高階自動駕駛離我們更近一步。

結(jié)語

高階自動駕駛對車載毫米波雷達提出了新要求，催生出4D成像雷達，但也不能忽略ADAS國產(chǎn)化還沒有成熟的現(xiàn)實，目前市場仍被高度壟斷。如果大家都只是過分追求戰(zhàn)勝高階自動駕駛的“新”挑戰(zhàn)，而錯過眼前ADAS前裝市場發(fā)展窗口期，對于毫米波雷達廠商并不是一個健康的信號。

ADAS國產(chǎn)化的先天優(yōu)勢在于，廠商更靠近終端客戶以及中國本地化的道路場景，對需求的把握更為精準(zhǔn)。智能汽車與自動駕駛盛世，對于軟硬件定制化的要求比過去更高，而海外Tier 1恰恰無法在短期內(nèi)針對中國市場進行靈活定制，這在一定程度上為國內(nèi)廠商的突圍創(chuàng)造機遇。

那么，應(yīng)用于ADAS其實意味著近距離的產(chǎn)品落地與搶占市場，應(yīng)用于高階自動駕駛則意味著要漫長的堅持去奔向星辰大海，廠商可選其一也可同步進行。選擇很多，4D成像雷達未來會如何呈現(xiàn)在大家面前，還需耐心等待。

本文選編自“智能相對論”，作者：leo陳；智通財經(jīng)編輯：莊禮佳。