4D毫米波雷达应势而生，增加了对目标高度维度数据的探测和解析，实现了距离、方位、高度以及速度四个维度的信息感知，可以有效地解析目标的轮廓、类别等等，并具备高角分辨率，完美弥补了传统毫米波雷达的短板。

“在我看来，毫米波雷达在发展的过程中一旦涉及到成像，则会有大量的深度学习、人工智能的算法和需求导入进来，中国厂商由于拥有更贴近于自身的新能源主机厂和造车新势力，因此也具备了更多的优势。”

——南京隼眼电子科技有限公司CTO张慧博士

什么是“4D”？

根据产业链调研，2020年起国内外已正式进入L3级自动驾驶阶段，2021年后将呈现加速状态，自动驾驶的冗余度和容错性特性，要求越是高阶的自动驾驶需要越多的传感器。细分市场也越来越发达并且有不同的用例，对市场提出了不同的半导体解决方案需求。

作为ADAS核心的传感器之一，近年来毫米波雷达逐渐从3D演进到了4D成像。那么什么是4D呢？简单来说就是Range（距离）、Velocity （速度）、Azimuth （水平角度）、Elevation （俯仰角度）。

传统雷达输出3个维度的信息，分别是方位角、速度和距离。后两者通过FFT取得，前者是利用多个天线的相位差信息获得。传统雷达没有俯仰角天线通道，只有方位角天线通道，自然就没有俯仰角信息。

解决办法有几种，通常是增加俯仰通道，但是在总通道数不变的情况下，意味着水平方位角精度的降低，毕竟水平方位角才是主要信息。要增加总通道数，成本增加还是小事，运算量会大幅度增加数倍乃至几十倍。目前车载4D毫米波雷达常用的工作机制，则是连续波雷达中的调频连续波雷达（FMCW），它能够以更低功耗、更大带宽的方式，向外连续地发射电磁波，从而实现测量目标的距离和速度信息。而根据输入输出天线阵列数目的不同，FMCW雷达可以分为单输入多输出(SIMO)雷达和多输入多输出(MIMO)雷达。对车载毫米波雷达系统而言，SIMO雷达早已在3D毫米波雷达中广泛应用，而MIMO雷达概念则是在2003年由Bliss和Forsythe首次提出，其是车载4D毫米波雷达发展的关键技术理论之一。

为了解决传统毫米波雷达角分辨率低、点云密度低的问题，当下出现了四种4D毫米波雷达解决方案：

基于传统CMOS雷达芯片，强调“软件定义的雷达”，主要厂家有傲酷、Mobileye等；

将多发多收天线集成在一颗芯片，直接提供成像雷达芯片，比如Arbe、Vayyar等；

最传统的，则是将标准雷达芯片进行多芯片级联，以增加天线数量，比如大陆、博世等一众公司；

通过超材料研发新型雷达架构，代表厂家有Metawave等。

第一个使用ARS540的车型是宝马的电动车旗舰iX

2020年中期，汽车毫米波雷达市场占有率第一名德国大陆汽车推出全球第一个4D成像毫米波雷达，即ARS540，第一个使用ARS540的车型可能是宝马的电动车旗舰iX。这之后4D成像毫米波雷达概念风靡业界。

ARS540是第一个具备能够真正测量目标高度的毫米波雷达，也就是其垂直分辨率Elevation比较高，达到2.3°，远高于德州仪器方案，毕竟大陆汽车是自己设计天线，拥有超过20年的经验，且MR3003也确实比较强。

为什么各大厂商纷纷转向4D雷达？

近年来，国际上涌现出一批专注于4D成像毫米波雷达方案的创新公司，除了本文提到的Arbe、Vayyar，还有Unhder、MetaWave、EchoDyne、Ainstein等一批企业，已经形成了较强的技术积累。同时，一批新的产品设计公司也不断基于现有方案进行创新，如美国傲酷推出的Eagle就采用了软件算法加载的方式，实现更高的分辨率；国内华为推出的4D成像毫米波雷达也是基于现有方案获得更高的分辨率。而博世、日本电装、采埃孚、日本电产艾莱希斯、Smartmicro等老牌雷达企业也在加紧对4D成像毫米波雷达的推进进度。

华域汽车于2021年表示已完成4D成像毫米波雷达产品的自主研发，计划于当年第四季度实现量产。此外，还有不少新玩家涌入布局，如Mobileye在2022年CES展上推出了全套的传感器，当中就包括4D毫米波图像雷达；安智杰则于不久前发布了4D毫米波成像雷达；苏州毫米波在投资者互动中表示，4D点云成像雷达正在按计划研发调试中；楚航科技、纳瓦电子、森思泰克、木牛科技、几何伙伴、珠海上富电技等也在布局，但具体的量产时间尚未公布。

2021年，4月18日华为发布毫米波雷达产品，探测距离达300m，属于中长距毫米波雷达。根据发布会成像效果视频显示，其针对特斯拉过往因“长尾场景”引致的意外如路边斜置静止车、下闸道等场景探测效果较好。华为发布高分辨率4D成像毫米波雷达，有望切入中长距毫米波雷达市场。

华为高分辨4D成像雷达发布

来源：华为

小米集团2021年6月投资的纵目科技推出了“ZM-SDR1”4D毫米波雷达，兼顾低速泊车和高速行驶场景，输出可比拟激光雷达的致密点云信息，清晰勾勒出周边建筑物轮廓，从而实现基于雷达点云的高精度定位。2021年7月参与几何伙伴融资过程，公司与上汽集团合作，研发以4D毫米波成像雷达为主传感，辅之以可见光和红外成像多传感融合的感知系统，再通过感知、规划、决策、控制一体化软件模块与工具链，集成软硬件一体的自动驾驶系统软件。

纵目科技4D毫米波雷达

来源：纵目科技

现如今，如果哪家毫米波雷达厂商说自己没有研发4D成像雷达，在一级市场的估值都要打个折扣。从技术上来讲，4D成像毫米波雷达是必然趋势，有能力做4D毫米波雷达的厂商基本都在做4D成像毫米波雷达。即便是博世这样的巨头，也在去年急忙推出了第五代至尊版毫米波雷达，试水4D赛道。

部分4D点云成像雷达代表产品

来源：各公司官网

为什么各大厂商迫不及待的转向4D成像雷达呢？在早期的ADAS中认为，毫米波雷达只要能感测到前方的车辆就可以了。但是随着路况的复杂提升，要去毫米波雷达也要能检测到行人、儿童，电动车、三轮车等非常规车辆的需求。对于毫米波雷达的感知范围也有提高，要求实现360°的环视感知，用到L3以上的辅助泊车功能。这些都对毫米波雷达芯片有了更高需求：

更高的分辨率要求

比如整车是装ACC的车子，它前面有两排车并排行驶，当这两台车距离较远时，就需要进行分辨，传统雷达可能分辨不出来，因为它受限于传统雷达的角度分辨能力的不足。这时候系统不知道它前面有东西，就可能会进行误减速和误加速，从而造成不好的影响。如果要分辨出前面300米的2台车，这时候角度的分辨度要达到1度以下，这是传统雷达或2片雷达目前很难做到的。传统毫米波雷达也有点云但是数量少，且没有俯仰信息，4D毫米波雷达增加了俯仰信息和更多的点云数据，“点云一多就可以勾勒出物体轮廓，便是成像”。

物体分类要求

在传统雷达里通常不会去提这个概念，因为传统雷达的点云密度比较稀疏，没有办法做到物体分类。所以传统雷达出来的目标都是稀疏的点。

高度侦测要求

当车前150米有一个6.5米高的红绿灯时，需要判断出这个红绿灯不是在地上，而是在空中，车辆是可以从红绿灯上面开过去的。这时需要的角分辨率约为2度，而这却是传统雷达很难达到的。能测高度的同时就可以不再过滤静态目标，因为窖井盖、减速带、立交桥、天桥、路边金属牌会导致雷达误动作，因此传统雷达都将静态目标过滤掉。如果能测量高度，就能提高目标检测的置信度，不再过滤静态目标。

特斯拉之所以“抛弃”传统3D雷达（速度、距离和方位角），其中一个原因就是毫米波雷达的角分辨率性能瓶颈阻碍了多传感器的前融合效果。由于自动驾驶中，雷达要与周围的传感器，如摄像头等，去做互补。但是传统雷达没有办法做到真的互补。因为任务传感器和摄像机传感器可以输出目标的属性，即它可以辨认出人、车和其他物体，但传统雷达无法做到，所以万一高度自动驾驶车辆的任务传感器失效的话，就相当于系统已经缺失了这个资讯。因此当成像雷达可以分辨物体属性时，才能真正做到了两方面的互补。

NXP 全球副总裁，ADAS产品线总经理Steffen Spannagel就认为，无法依靠单一的器件一统天下。“根据我们对市场的理解，没有一刀切的传感器，因为市场有很多细分，而且自动驾驶级别也不同，我们认为摄像头和雷达会共存，因为它们的优缺点互补性非常强。比较特殊的是激光雷达，恩智浦认为有很大的可能性成像雷达的解决方案是可以取代激光雷达的。成像雷达现在还位于发展的早期，我们相信未来它的性能可以大大提升，并在理想情况下最终能够取代激光雷达。” NXP 全球副总裁，ADAS产品线总经理Steffen Spannagel表示。

早在2015年德国大陆汽车就预感到传统3D（即速度、距离和方位角，这是传统毫米波雷达提供的数据）毫米波雷达已经走到尽头，并于2016年开始研发ARS540。同样视觉起家的Mobileye也已经在部署4D成像雷达的研发，具有2304个虚拟通道（高于大陆、采埃孚的192个），计划于2025年量产。

相比4D毫米波成像雷达，激光雷达则存在另外一个缺陷，容易受到雨雾等天气变化的影响。如果激光雷达在能见度只有0.1公里的大雾环境中操作时，它几乎没有办法进行侦测。如果激光雷达在大雨的环境中操作，侦测距离就衰减了50%左右。实测的成像雷达结果显示，就算遇到下雨天气，成像雷达的侦测范围还是可以到300米，这是成像雷达比激光雷达更适合做自动驾驶车传感器重要的原因。如果开自动驾驶模式在高速公路上走的时候，突然一阵大雨，自动驾驶功能就失效了，这是不可接受的。

尽管激光雷达目前也被行业所看好，但成本巨高不下且量产门槛高是其目前暂且无法解决的痛点。从性能效果来说，4D成像毫米波雷达算是3D毫米波雷达的升级版，另一方面，从成本上看，4D成像毫米波雷达的成本也仅为激光雷达的10%-20%。4D毫米波雷达的价格在100－150美元之间，因此，4D毫米波雷达会在追求极致性价比，不能规模采用激光雷达，但又需要有激光雷达的部分优势功能如静止目标检测等的城市L3、AVP等场景下，迅速占据重要位置。

4D雷达芯片玩家有哪些？

图源 |网络

从目前来看，4D毫米波雷达已进入小规模量产导入阶段。前期依然是国外公司占据主导，不过国内企业行动亦较为快速，未来可期。各大厂商军备竞赛背后，一定会是4D成像雷达的技术愈发成熟，搭载率向上攀升。据中金公司预计，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、3．6、5．4亿美元，2022E－25ECAGR分别达到34％、64％、88％。据行业分析师预测，到2030年，L2+自动驾驶汽车可能将占汽车总产量的近50%。

不过也有业内专家指出，以目前技术水平，成像雷达还需要加大研发力度。其中一个重要原因是，成像雷达仍处于成长阶段，其性能还无法满足需求，缺乏有足够优势的芯片支撑，特别是中国市场。目前汽车毫米波雷达行业主要有两种方式实现4D雷达量产（还有超材料技术的路径，但量产难度较大），一种是基于NXP、TI等传统雷达天线及芯片方案商提供的标准方案。一种是类似Arbe、Mobileye自研芯片。从公开信息看，目前可选芯片方案主要有TI、恩智浦、赛灵思、Arbe等少数几家。

为了加快成像雷达的上车进度，各知名芯片企业已在加快研发力度：

在传统毫米波雷达芯片领域，NXP和英飞凌几乎垄断了这个市场。但是在4D成像雷达市场，TI则成为了推动者。德州仪器于2016年曾推出基于CMOS工艺的高集成度77GHz毫米波雷达传感器AWR1642系列，欲打破恩智浦和英飞凌两家企业对传统毫米波雷达芯片的垄断格局，但事与愿违。

在洞悉到毫米波雷达要获得更高角分辨率，就要增加天线数量这一需求后，德州仪器于2018年推出基于AWR2243FMCW（调频连续波）单芯片收发器的4片级联4D毫米波雷达全套设计方案。包括最难搞的天线也考虑在内，内嵌4-elementseries-fedpatch天线。算法部分则提供MATLABMIMO和beamforming两种选择，就像交钥匙工程，一下拉低了4D成像毫米波雷达的技术门槛。历经AWR1642、AWR2243两代产品后，TI已站稳了成像雷达的脚跟。

除德国大陆汽车，中国乃至全球大部分的4D成像毫米波雷达基本都是基于TI的级联方案，有追求低成本的2片级联，有追求性能的4片级联。还有家以色列的初创公司Vayyar自己开发关键的收发器芯片，华为的12发24收4D成像毫米波雷达似乎是采用自己做的芯片，应该是4片3发6收的收发器级联而成，但也有说法可能是德州仪器的AWR1642六片级联而成。

2020年底，NXP宣布推出新的TEF82xx单芯片方案，采用16nmFinFET和40nmRFCMOS技术，支持76-81GHz频段，可用带宽高达4GHz。一个6位相位旋转器，支持调制MIMO和波束转向。

2022年初，全球知名毫米波雷达芯片提供商恩智浦在CES上宣布S32R45成像雷达芯片量产，同时推出了S32R41新产品。S32R41处理器的推出为业界带来了首款专为L2+自动驾驶应用量身定制的16nm雷达处理器。

S32R294采用NXP的z系列处理器内核，实时Z4内核同步运行，而双Z7处理器用于处理应用程序。整体性能是此前S32R274SoC的两倍，包括支持CSE3安全模块设计的OTA更新，可用于处理最多两颗TEF82xx芯片。

而S32R45则标志着恩智浦向Arm平台的迁移，SoC具有多个同步运行的Cortex-M7以及一对Cortex-A53应用内核，也支持锁步机制。S32R45雷达处理器是恩智浦第6代汽车雷达芯片组系列中的旗舰产品。它有助于实现更高级别自动驾驶，支持L2+级到要求苛刻的L5级用例，其中每辆汽车可能需要十个以上的成像雷达传感器。该处理器还能够满足运输、交通管理和其他需要可靠的高分辨率感测的工业应用需求。

作为业界首款专用16nm成像雷达处理器，恩智浦S32R45已经投入量产，并将于2022年上半年开始首次用于客户量产。此外，恩智浦还推出了新的雷达处理器S32R41，可将4D成像雷达的优势延伸到更多的汽车。这两款处理器可满足L2+级至L5级的自动驾驶需求，用于构建4D成像雷达，实现360度环绕感知。

德国大陆则采用FPGA来作为4D雷达的芯片方案。德国大陆在2016年开始研发4D成像毫米波雷达时，选用的芯片方案为恩智浦的S32R274，但该芯片无法让雷达小型化，最后选用赛灵思的ZynqUltraScale+RFSoC系列FPGA。

该芯片方案发布于2019年2月21日，专为射频领域设计，第二、三代ZynqUltraScale+RFSoC具有更高的射频性能及更强的可扩展能力，分别最高支持到5GHz和6GHz，从而满足新—代5G部署的关键需求。同时，还可支持针对采样率高达5GS/S的14位模数转换器（ADC）和10GS/S的14位数模转换器（DAC）进行直接RF采样，二者的模拟带宽均高达6GHz。

除了上述厂家，包括以色列的Arbe、Vayyar都在自研4D成像雷达的处理芯片。

值得一提的还有英飞凌。英飞凌虽然坐拥全球2/3车用77GHz雷达芯片市场，但在4D成像毫米波雷达芯片方面进展缓慢。2020年初，英飞凌宣布与美国傲酷合作，进入车规级成像雷达市场；同年7月，在英飞凌汽车电子开发者大会上，英飞凌继续表示，下一步会推出点云成像毫米波雷达芯片。

截至目前，国内企业仍需高度依赖国际芯片公司，随着森思泰克、加特兰、岸达科技、清能华波、微度芯创、矽杰微电子、晟德微集成电路等本土企业的成长，未来4D雷达的普及速度或将进一步加快。