鋼鐵俠伊隆·馬斯克（Elon Musk）對車載激光雷達技術(shù)的鄙視盡人皆知。

　　“使用車載激光雷達很蠢,，任何依賴激光雷達的人都注定要失?。╠oomed）”,、“昂貴的傳感器是不必要的，這就像是一大堆昂貴的附屬品”,、“虛假和愚蠢=高精地圖和激光雷達（False and foolish = HD maps and LiDAR）”,、“我們要拋棄激光雷達，記住我的話,，這就是我的態(tài)度”…… 2019年4月,，他在特斯拉自動駕駛開放日上說的這些話仿佛還在耳邊。

　　他相信計算機視覺,，相信只用攝像頭和雷達傳感器就能搞定自動駕駛,。據(jù)消息人士稱，特斯拉正準備更新Model 3,，超高分辨率的4D成像雷達或?qū)⑹歉碌囊徊糠?。盡管上述消息還未得到最終確認，但考慮到頭部廠商強大的示范效應(yīng),，以及支持者普遍認為“未來特斯拉FSD 全視覺與4D成像雷達融合將是精明之舉”的態(tài)度,，我們似乎很有必要對“4D成像雷達”的魔力進行一番探究。

　　讓悲劇不再發(fā)生

　　成像雷達是一項突破性的技術(shù),，可以在任何光照或天氣條件下,，將雷達的功能從測量距離、速度擴展到涵蓋距離（Range）,、方位（Azimuth）,、俯仰角（Elevation）和相對速度的測量，顯著增強了雷達的性能,。通俗地講,，與現(xiàn)有傳統(tǒng)毫米波雷達相比，4D成像雷達在水平和俯仰方向上的分辨率得到了極大提高,，所以它才能夠不僅可以“理解”水平面,，還可以“理解”垂直平面，真正把前方探測到的物體輪廓大概描繪出來,，從而幫助車輛判斷是在物體“下方”還是“上方”行駛,。

　　這其實讓我們想起了2016年5月在美國佛羅里達州27A高速公路上發(fā)生的悲劇。一輛特斯拉Model S與一輛橫穿的拖掛車相撞,，導(dǎo)致駕駛員喪生,。據(jù)多數(shù)媒體報道，配備攝像頭和傳統(tǒng)2D雷達的Model S誤認為車輛可以從拖掛車的底部行駛過去,。所以反對者將“全視覺+毫米波雷達”組合稱之為“靜止的公路殺手”也不足為奇,，問題之一就是毫米波雷達并不是不能檢測靜止物體,，但是會過濾掉靜止物體。

　　Yole Développement預(yù)計4D成像雷達將首先出現(xiàn)在豪華轎車和自動駕駛出租車上,，這會帶來5.5億美元以上的投資,，并在2020年至2025年間以124%的復(fù)合年增長率（CAGR）增長。

　　先讓我們看看與成像雷達相關(guān)的幾種典型應(yīng)用場景：

　　一是如果當較小的物體（如行人或摩托車手）與較大的物體（如卡車或其他障礙物）混雜或被掩蓋時,，成像雷達系統(tǒng)可以識別,，并且可以確定一個區(qū)域的物體是靜止的還是運動的，以及它們朝哪個方向移動,，且可以提供檢測范圍超過300m的實時數(shù)據(jù),。

　　成像雷達系統(tǒng)能夠在超過300米的距離內(nèi)對不同物體加以區(qū)分識別（圖片來源：NXP）

　　二是以汽車行駛在隧道中為例，得益于俯仰角探測性能的提升,，成像雷達現(xiàn)在可以測量整個隧道的長度和寬度,，并且能感知物體的幾何形狀，當隧道中出現(xiàn)其它的交通參與者時,，比如卡車,、摩托車和汽車，成像雷達就可以提供高分辨率圖像,。換言之,，汽車的視覺更加先進了。

　　三是假如汽車以每小時80公里的速度在高速公路上行駛,，而摩托車（一種反射率低的小物體）以每小時200公里的速度從后面駛來時,。與攝像頭和激光雷達不同，成像雷達可以在最初相距較遠時就識別到摩托車,，并可識別出這兩個物體在以兩種不同的速度運動。

　　這意味著,，成像雷達不僅提供多模功能,，還通過提供超高分辨率圖像，實現(xiàn)了精確的環(huán)境地圖繪制和場景感知,，從而擴展了當前可用的L2+級自動駕駛功能,，例如高速巡航和變道輔助。而當自動駕駛等級上升至L3及以上時,，恩智浦半導(dǎo)體大中華區(qū)汽車電子首席系統(tǒng)架構(gòu)師黃明達博士認為,，4D成像雷達將能夠?qū)崿F(xiàn)建圖、定位,、物體輪廓描繪,、被測物體分類等多重功能。與攝像頭,，或是模式識別,、機器學(xué)習(xí)相結(jié)合后,，成像雷達系統(tǒng)就能夠在1°方位角和2°仰角的高分辨率下，以±60度FoV（也有說是100°FoV）感知周邊環(huán)境,，這種增強“感知能力”對于復(fù)雜駕駛環(huán)境中實現(xiàn)全自動駕駛極為重要,。

　　成像雷達市場逐步升溫

　　“在過去兩年的時間里，自動駕駛汽車市場正在慢慢降溫,，人們對于全自動駕駛的關(guān)注度并不高,，幾乎沒有廠商在研究L5的全自動駕駛，大部分是在研究L3的量產(chǎn),，在接下來3至5年的時間里都是相同的情況,，所以我覺得在這樣一個領(lǐng)域，成像雷達相較于激光雷達是有優(yōu)勢的,?！倍髦瞧郑∟XP）執(zhí)行副總裁兼首席技術(shù)官Lars Reger日前在接受《電子工程專輯》采訪時給出了上述的判斷。

　　恩智浦一直是汽車雷達解決方案領(lǐng)域的領(lǐng)先者,，他們希望用成像雷達替代激光雷達的想法已經(jīng)有6年之久了,。

　　在CES 2021上，恩智浦推出了由S32R45雷達處理器與TEF82xx全集成77GHz RFCMOS汽車雷達收發(fā)器組成的成像雷達解決方案,，以及基于此形成的可擴展角雷達和前向雷達解決方案,。它不僅能提供高分辨率圖像，確保車輛的所有位置都能夠覆蓋雷達,，還可以對汽車進行360度的安全環(huán)繞式探測,，并支持成像雷達目標識別和分類功能，這對于在城市環(huán)境中的行車和自動泊車至關(guān)重要,。

　　恩智浦S32R45雷達處理器結(jié)構(gòu)框圖

　　恩智浦并不是唯一關(guān)注4D成像雷達的公司,。大陸集團在2020年9月宣布其新型ARS 540先進雷達系統(tǒng)利用賽靈思公司的Zynq UltraScale+ MPSoC平臺提供4D成像雷達解決方案。據(jù)稱這項解決方案已做好量產(chǎn)部署準備,，預(yù)計將在2021年搭載于乘用車上,。

　　大陸集團新型ARS 540先進雷達系統(tǒng)

　　初創(chuàng)公司Arbe Robotics是傳言中和特斯拉走的最近的公司，其4D成像雷達芯片組提供的物理分辨率據(jù)稱是競爭對手使用的合成或統(tǒng)計分辨率增強方法的2到10倍,，還因此獲得了2020年愛迪生獎,。其雷達芯片組可提供48個接收通道和48個傳輸通道的實時管理，在保持每秒3兆比特的等效處理吞吐量的同時,，可生成30幀/秒的完整4D圖像,。

　　Vayyar Imaging公司高度集成單芯片RF SoC也具備創(chuàng)建高分辨率4D圖像的能力，覆蓋3~10GHz,、57~64GHz,、以及77~81GHz頻段。2020年初，Vayyar宣布與總部位于日本的汽車零部件供應(yīng)商Aisin Seiki建立合作伙伴關(guān)系,，共同開發(fā)汽車4D高分辨率短距離外部傳感器,，用于盲點檢測等應(yīng)用。

　　具有21個天線的RF板（圖片來源：System Plus Consulting公司2020年Vayyar VYYR2401 4D UWB雷達成像SoC報告）

　　2020年初,，傳統(tǒng)毫米波雷達巨頭海拉宣布與傲酷雷達（Oculii）建立戰(zhàn)略伙伴關(guān)系并且參與了戰(zhàn)略投資,，通過整合后者開發(fā)的4D高清成像雷達軟件方案，進一步提升77GHz雷達的性能,。雙方預(yù)計首款產(chǎn)品將在2023年實現(xiàn)量產(chǎn),。同時，傲酷雷達也在自己獨立開發(fā)4D成像雷達產(chǎn)品,，直接面對車廠提供產(chǎn)品,。

　　總體來看，目前市場上4D成像雷達主要采用四類方案,，包括將77G和79G標準雷達芯片通過二級/四級聯(lián)/或八級聯(lián)增加實體天線MIMO的方式,；或者采用4D成像專用芯片、超材料或者SAR成像,、特殊天線陣等方式來實現(xiàn),。

　　雷達級聯(lián)是用于開發(fā)成像雷達的技術(shù)之一。在這種傳感器配置中,，多個低功率毫米波傳感器級聯(lián)在一起,，并作為單個單元同步運行。這就有了多個接收和發(fā)射通道,，從而顯著提高了角分辨率和測距性能,。集成的移相器用于創(chuàng)建波束成形，可以將檢測范圍擴大到400m,。

　　使用超材料開發(fā)雷達結(jié)構(gòu)是一種新興的技術(shù)趨勢,。超材料在表面上嵌入了顯微結(jié)構(gòu)，可實現(xiàn)電磁波濾波器的小型化,。這些結(jié)構(gòu)可以與電磁波傳播技術(shù)結(jié)合使用,，創(chuàng)建出比傳統(tǒng)電路要小很多的電路。Yole Développement早在2018年秋季的一份雷達報告中就曾寫到,，以Metawave和Uhnder為代表的一些創(chuàng)新型初創(chuàng)公司正在采取顛覆性技術(shù)來滿足高分辨率傳感器的要求，例如“采用超薄可操縱光束和人工智能引擎進行深度學(xué)習(xí),，或為高分辨率成像雷達采用前所未有的高通道數(shù),。”現(xiàn)在來看,，應(yīng)該指的就是他們現(xiàn)在所推出的超材料電子掃描陣列（MESA）雷達,。

　　會取代激光雷達嗎？

　　Lars Reger曾就自動駕駛系統(tǒng)中雷達的發(fā)展趨勢與媒體進行過多次交流,。他解釋說,，不論是采用雷達還是攝像頭技術(shù),，最終目的是希望車輛擁有一個自我反射系統(tǒng)。就好比我們走路摔倒,，脊椎會做出本能的生理反射,，讓身體找到平衡一樣，自動駕駛的車輛也要擁有一個這樣的系統(tǒng)：例如攝像頭可以探測到車輛前方的物體,；雷達能夠告知車輛前方有障礙并發(fā)出警示……在車輛收集到相關(guān)信息后,，大腦就會啟動，并做出決定,。只不過,，我們現(xiàn)在還無法完全信賴這一系統(tǒng)，因為攝像頭的像素不夠高,，雷達的像素也無法達到我們所需要的水平,，難免存在一些障礙。

　　圖片來源：NXP

　　黃明達認為,，從成本角度看,，毫米波雷達肯定比激光雷達成本低；從產(chǎn)業(yè)發(fā)展角度看,，毫米波雷達產(chǎn)業(yè)成熟年份比激光雷達早5-10年左右,，尤其相較固態(tài)激光雷達更是如此，所以毫米波雷達成本非常有優(yōu)勢,。

　　聆英咨詢的報告顯示,，攝像頭與毫米波雷達成本攝像頭單價一般在600元以下，其中單目攝像頭單價區(qū)間大致在150~600元左右,，環(huán)視攝像頭區(qū)間在70~500元左右,。毫米波雷達市場中，近程雷達單價在300~400元左右,，遠程雷達在800~1200元左右,。由Mobileye提供的自動駕駛視覺方案單車總價在幾百美元。

　　但在自動駕駛領(lǐng)域中,，由于各具優(yōu)劣勢,，毫米波雷達、激光雷達和攝像頭在L3以上自動駕駛中通常是作為互為冗余,、互為備份的系統(tǒng)出現(xiàn)的,。例如激光雷達在雨霧、沙塵的天氣情況下就很難實現(xiàn)它所聲稱的性能,；攝像頭對光線則會比較敏感,；而傳統(tǒng)毫米波雷達盡管全天候能力最強，但除了缺少高度維度的感知外，水平角分辨率低,、難以檢測橫穿目標和靜止目標等也是瓶頸,。

　　所以，綜合來看,，“未來的技術(shù)發(fā)展并非幾種方向選擇其一這么簡單,。”一方面,，無論從自動駕駛還是輔助駕駛的角度來看,，視覺和雷達的多傳感功能在很長一段時間內(nèi)都會共存，成像雷達的發(fā)展仍處于早期,，談取代尚為時過早,，一切都還是未知數(shù)。另一方面,，由于中國攝像頭技術(shù)的發(fā)展水平遠超國外,，因此，越來越多的中國ADAS廠商會采用毫米波雷達結(jié)合攝像頭的技術(shù),，來實現(xiàn)自動駕駛L1,、L2甚至部分L3的功能。

　　在此基礎(chǔ)之上,，從高識別率,、高分辨率、高精度的成像雷達發(fā)展趨勢來看,，一定程度上它可以作為激光雷達目前高成本情況下對市場的補充,。換言之，在某些L3-L5的試驗場合下,，可以采用成像雷達作為補充,，無需采用達到64線高分辨率的激光雷達，而采用16線相對成本較低的激光雷達方案,，以達到近似效果,，這也是一種平衡的考量。