从 3D 到 4D,毫米波雷达的中场战事

 

作者 / 赵悦鹏

编辑 / 叶方

 

尽管特斯拉新款 Model 3 没有搭载 HW 4.0 硬件,也没有增加 4D 毫米波雷达,甚至还取消了毫米波雷达。但毋庸置疑,4D 毫米波雷达的热度有增无减。

 

在 2021 年特斯拉作出移除雷达的争议性决定后,雷达界普遍认为,新雷达的出现只是时间问题。

 

快进到 2023 年,随着新 HW 4.0 架构的细节浮出水面,越来越多的迹象表明 4D 雷达将被接入 HW 4.0 新增的以太网接口。

 

紧跟特斯拉的一举一动,今年以来,国内已有超过 6 家 4D 成像雷达企业陆续获得资本押注。

 

智驾感知系统传感器多元化组合性能功耗尺寸新要求、利用中央计算架构为数据处理提供更大灵活性、车企持续降本增效and保供压力等多方因素作用下,国内玩家正在和国际厂商一道,快速进入这一领域。

 

如果 4D 毫米波雷达在未来几年的技术路线能更加清晰,并形成完整解决方案,整个智能驾驶版图的传感器套件组合及软硬件合作模式有望更加分层和开放,传感器厂商的格局也将可能随之继续洗牌。

 

01

毫米波雷达:

存在感不高,但从没下过桌

 

从过去的产业链视角来看,毫米波雷达市场一度由 ABCD(Autoliv、博世、大陆和安波福)等传统国际 Tier 1 巨头垄断。

 

行业遵循经典上下游关系的商业模式:国际巨头与车企的技术合作较为封闭,雷达原始数据也并不开放。

 

但这种状态已被国产厂商不断打破。

 

国内近几年崛起的自主毫米波雷达企业开发的 24GHz、77GHz 毫米波雷达,已经搭载于多款量产车型,车规级 77GHz CMOS 毫米波雷达芯片也已具备自主解决方案,从短距、中距到长距的完整产品体系基本形成。

 

事实上,毫米波雷达的国产起步时间并不算长。

 

在射频芯片、信号处理单元、高频 PCB 板材等技术突破的同时,国产厂商采用相似的方法打造内力:

 

  • 集成化小型化发挥价格优势,差异化的产品解决方案;

  • 系统侧配套性更强的本土化服务;

  • 工程制造能力补齐和供货保证。

 

在推进雷达国产化的同时,业界一直在等待雷达技术的改进。

 

并且,如果传感器的可扩展性成为其中的主导因素,将有望引发智驾感知、决策系统的进一步演进。

 

过去,业界对于视觉、激光雷达的关注度远高于毫米波雷达。

 

原因有三:

 

  • 毫米波雷达更像是激光雷达的补充,或者说,更像是充当安全冗余的的作用;

  • 雷达解决方案本身并没有解决误报、检测和区分静止和移动物体等提升安全性的基本问题;

  • 传统上下游分工带来的收益也趋近极限。

而 4D 成像雷达,正在掀起新一轮技术红利

 

多输入多输出(MIMO)天线技术提高雷达俯仰角分辨率,使 4D 成像雷达兼顾传统雷达的成本、性能优势,同时能够探进行垂直方向探测,实现成像效果。

 

因此,4D 成像雷达有望成为实现智能驾驶的低成本方案,以应对高分辨率、长探测距离及带俯仰角垂直检测的需求。

 

基于虚拟天线技术,4D 成像雷达也将在提高角分辨率、缩小体积等方面取得突破。

 

如果点云密度增加,甚至在未来可以达到中高线束激光雷达效果。

 

在这样的背景下,国内外包括 Arbe、大陆、Uhnder、傲酷、承泰等多个厂家已较早关注 4D 成像雷达产品的开发与布局。

 

总体来看,产品量产落地时间点正在来临。

 

除了原理上的突破,还有随之带来的设计理念的不同——4D 成像雷达的算法开发模式有望进行根本性调整。

 

第一是 AI 赋能。在统一的智驾架构下,未来将不再是把单一感知器件上本身无法判断的、似有似无的信息一概过滤,而是对数据予以保留、提取和压缩,并交由后面的 BEV、Transformer 等算法模型进行判断。

 

第二,车端算力必将会越来越集中,综合考虑到成本、性能等各方面因素,车端对于传感器套件来说的必然趋势是——单一传感器的核心算法和算力将被更多考虑部署在中央计算平台上。

 

这对 4D 成像雷达这样相对低成本、高性能的传感器来说,带来了更大的想象空间:采用更加融合、开放的开发模式,突破传感器本身硬件限制,从而提升感知系统的整体竞争力。

 

02

国产玩家的思考和入局:

软件定义雷达?

 

客观来说,目前 4D 成像雷达供应仍以国际 Tier1 巨头为主,产品成熟度相对较高,国内厂商虽然起步较晚,但同时后发优势明显。

 

典型如承泰科技这样的国内自主企业,早已在这一领域躬身入局。

 

从 3D 到 4D,毫米波雷达的中场战事

据公开信息显示,承泰科技第 6 代产品 CTLRR-520 4D 成像雷达可实现车辆最大 350 米的探测距离、俯仰&水平&方位角精度 0.1°,可适配前融合输出。

 

承泰也宣称,其双级联方案可比拟业界 4 级联性能,且国产化率可达 95% 以上。

 

事实上,以承泰科代表的国内企业,已在传统的毫米波雷达领域有一定积累并形成较为完整的产品线。

 

作为国产毫米波雷达头部企业之一,承泰科技率先采用集成化的 SOC 方案,并将其应用于乘用车前装的前向雷达,从而带来极致的性价比,与国际 Tier 1 同场竞技。

 

截至目前,承泰在毫米波雷达领域已形成完整的产品谱系和敏捷的产品迭代速度,产品满足不同场景和 L0-L4 不同级别的智驾雷达需求。

 

主打产品 CTLRR-220Plus(77G 中长距前向毫米波雷达)采用 RFCMOS 国产 SoC 方案和单片 PCB 设计结构,整机功耗峰值<1.8 瓦,并在同等性能下继续大幅降本。

 

CTLRR-220Pro(77G 中长距前向毫米波雷达)则为承泰的 5.5 代差异化雷达产品,与前装域控制器融合,支撑 L2-L2.9 探测感知,据表示,性能接近 4D 成像雷达。

 

从 3D 到 4D,毫米波雷达的中场战事

 

从 3D 到 4D,毫米波雷达的中场战事

而承泰第六代产品 CTLRR-510/520 则是性能更强的 4D 成像雷达,支持 L2+ 到 L4 自动驾驶的探测感知,预计明年量产上车。

 

承泰科技 CTO 周珂介绍,承泰科乘用车领域的出货量达到了 100 万颗,其中 70% 为前向毫米波雷达,30% 为角雷达。

 

截至目前,承泰获得国内外头部车企智能驾驶项目超 80 个,比亚迪/长城/奇瑞/吉利/上汽等车企 50 款车型量产,年产能达 500 万颗。

 

以上的丰富国产化经验积累,也使得承泰有优势进入 4D 雷达的开发过程:

 

一是继承角雷达和前向雷达的硬件工程化能力,注重成熟技术的快速复用,以应对快速批量应用面临的功耗、体积、成本、性价比等问题;

 

二是在 4D 雷达中引入 AI 算法,通过动态波形调制、动态调整 CFAR 阈值等方式保留雷达的有效信息,支持场景自适应过程;

 

三是继续推动雷达硬件与车端系统的融合,通过中央计算执行多模态融合和数据处理,完成语义学层面 3D 目标检测、矢量空间构建、乃至交通参与者的行为预测。

 

这一点也可能正是 4D 成像雷达重回特斯拉 HW 4.0 的考量。

 

而把视角转换到车企端,4D 成像雷达的广泛上车可能仍然存在顾虑。

 

车企通常更习惯于寻求合作伙伴的长期承诺。

 

要想推动 4D 成像雷达和中央域控制器的紧耦合,车企、雷达企业双方都需要对中央域控有足够深刻的理解。

 

要解决这个问题,首先要回到 4D 成像雷达本身的优势。

 

4D 成像雷达全天候的环境适应性、工业化成熟度和成本性能优势,从业界来看具有相对快速的产业化潜力,这一点与其他传感器有很大的不同。

 

此外,融合系统带来的技术更新和分工变化,也将可能成为智驾格局未来快速演进的主要推动力。

 

在这样的背景下,周珂认为,4D 成像雷达的上车,将可能经历如下几个阶段:

 

首先能呈现给 OEM 客户的可能是通道数增加、探测能力提升的大号前雷达,并且仍以提供主目标列表(object list)的方式。

 

随后,由于早期算法迭代都基于激光雷达,因此通过提供接近于激光雷达的点云模式,合作优化算法平台。

 

最后则逐步过渡到多模态融合的联合开发:传感器端和系统端共同构建和采集可用于训练的数据,不同感知器件间以数据融合的方式实现互补。

 

在承泰看来,只有改变传感器采集数据的模式,才能为 BEV、Transformer 的特征层融合奠定基础,也反过来释放传感器的最大潜力,两者不断交替螺旋式上升。

 

03

4D 成像雷达的未来:

从新器件到新范式,从国产替代到国产超越

 

摄像头、激光雷达、雷达,哪个才是最佳的智驾传感器?

 

在过去几年中,相关专家、从业者都给出了相同的答案:将所有的传感器结合起来,这些传感器互为补充。

 

这个回答已经得到行业的广泛认可。

 

但智驾的世界正在改变,所有的传感器都在不断发展:

 

激光雷达的技术路线创新将使其在测速应用方面不再过于孱弱,雷达的创新也正在使其所提供目标信息的嘈杂程度明显降低。

 

因此,不同传感器在不远的未来将可能相互竞争。

 

当然,竞争首先不会发生正面战场,但很快就会发生在经济性决策层面——业界有声音期待成像雷达可以帮助车企摆脱成本更高的激光雷达,从而继续押注计算机视觉解决方案。

 

在雷达从业人员看来,HW 4.0 的设计并没有优先考虑 4D 毫米波雷达的原始硬件性能,相反,特斯拉想要的一种可以快速安装到汽车中并可以对其控制的雷达产品。

 

通过运行信号处理算法的软件,HW 4.0 将全面接管雷达性能,对其进行优化,并与视觉系统协调,持续进行修改以适应其系统。

 

这可能反映的是一种优先考虑上市时间和成本,而非单一硬件性能的设计。

 

而且,雷达是天然固态的。雷达工业化成熟度、制造端良率理论上远高于激光雷达。

 

周珂表示,行业期待 4D 毫米波雷达克服重重困难将 BOM 成本降至 50 美金以下,这不仅将是其上车的起点,而且一旦进入,其面对的或将是 10- 15 万区间的广阔汽车市场。

 

然而,为了推动 4D 成像雷达早日上车,整个行业仍有大量工作待启动完成:

 

  • 明确定义和设定传感器套件的最低性能要求:分辨率、误检率、范围、延迟和灵敏度等,包括 4D 成像雷达在内;

  • 聚类、对象边界、自由空间映射算法和跟踪算法集成;

  • 合理的安装位置和应用方法;

  • 统一的性能测试与评价标准;

  • 清晰的技术路线和降本路径

  • ……

 

没有人知道完整的正确答案:目前 4D 雷达装车率近似为 0,也就是说,国内厂商和国际巨头们基本站在同一起跑线。

 

周珂认为,在新能源自主车企和造车新势力突出重围,积极参与全球竞争的大潮中,4D 成像雷达的出现不仅将使竞争的起点差距进一步模糊,追赶和超越的策略更将有极大的不同。

 

在电子电气架构从分布式到中央集中式的演进过程中,摄像头不仅是最早迎来上车红利的传感器,也保持目前为止的最高出货量。

 

而下一个有可能是 4D 成像雷达。

 

那么,谁能更快、更好、更精准地服务客户,率先探索深度、紧密的合作新范式,谁的核心价值就将更快摆脱单一的硬件 BOM 层面。

 

4D 成像雷达的未来,不是增加传感器套件中的另一个冗余工具。相反,几乎所有的传感器如今都比以前更具竞争力。

 

真正的竞争,有可能才刚刚开始。

 

原文始发于微信公众号(汽车之心):从 3D 到 4D,毫米波雷达的中场战事

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