本文来源：智车科技

／ 导读 ／

12月12日晚，特斯拉Model S突然叕失控，在北京航天桥附近一小区内上演“失控门”，以80km／h的速度钻入居民楼半地下阳台。埃隆?马斯克总得想点办法对付这些“看不见”的庞然大物吧？本文下面会提及他的办法是什么。

庞大物体视而不见屡见不鲜

对雷达来说，汽车应用已来到一个令人兴奋的时刻。当然，这里说的雷达主要是指3D毫米波成像雷达。2019年，由于在更多情况下都可使用，其安装量同比增长了44％，在超短程方面侵蚀了激光雷达（LiDAR）和超声波技术的市场。中国的车载毫米波雷达市场发展也在步入快车道。技术发展总是无止境的，一些厂商已开始发布新的汽车4D成像雷达，不过可以量产的产品凤毛麟角，人们或许会问，4D能做的，现在的3D雷达和摄像头不是已经能做了？比如坐舱监控感知等应用。殊不知，4D有4D的道理。我们先看看3D雷达和4D雷达有什么不同，再看看行业对市场发展的预期。

汽车雷达一路走来

汽车雷达使用的半导体经过了几代演绎，还在不断发展。第一代产品采用GaAs芯片，直接安装在电路板上，用导线连接起来。下一代是SiGe芯片，片上集成的功能更多。许多公司现在正在开发硅CMOS和SOI技术。许多公司使用40nm技术节点，但有些公司将其降低到28nm以下。小节点加上CMOS技术，可以在芯片内实现更高的功能集成。

目前，最新一代雷达芯片不仅集成了收发器和Chirp，还集成了微控制器和数字信号处理（DSP）单元。这为支持MIMO天线的单芯片雷达解决方案指明了方向。转向硅技术也将更好地维持一条降低成本路线，特别是更适合量产。

封装和板技术也在发展。第一代器件由多个直接安装在电路板上并通过引线键合连接的片芯组成。这些雷达模块还有两个独立的电路板：一个是RF，另一个用于数字功能。随着封装的进步，出现了各种形式的晶圆级产品。电路板还进化为与由特殊低插入损耗材料（如陶瓷填充聚四氟乙烯或类似材料）组成的顶部RF层混合。在小型天线阵列足以满足要求的情况下，封装天线（AiP）设计开始采用，有些已被证明适合短程汽车应用。传统雷达具有在二维空间进行测量的能力。2D雷达利用一个专用的旋转天线监听回波信号，能够获得两个坐标并确定目标的位置。之后3D雷达出现了，它会像2D雷达一样旋转，但每次扫描旋转后，天线的仰角会改变，以备下次探测。通过这种方式，3D雷达可以探测三个维度：方位角、仰角和速度。

3D雷达原理描述 

4D成像雷达改变在哪里？

从原理上看，4D成像雷达与传统雷达和LiDAR还是有很大不同的。从理论物理学角度来看，时间被认为是第四维度。当它应用于雷达时，将成为多普勒频率，显示一个物体是朝着自己移动还是向远处移动。

有些人认为，4D成像雷达是一个错误的名称和营销策略，因为这些雷达不是真正的测绘时间，而是利用时间来了解3D环境；此外，现代侦察雷达已经具备探测多普勒频移的能力，所以这项技术也不是什么新鲜事。

然而，4D雷达是将测量的第四维数据整合到3D雷达中，以更好地了解和绘制环境地图。即使具体技术并不新颖，但它的整合也具有新意，值得研究。

4D成像雷达的主要功能

技术顾问机构VSI Labs创始人兼总裁Phil Magney这样解释：“我认为时间应被用于第四维空间，一些公司就是这样做的。老实说，4D更多的是营销炒作，因为时间元素是从多普勒得到的。所以，如果是这样的话，那么传统的2D可以被称为3D。”

Phil Magney 

换句话说，时间因素一直是雷达功能的关键。当被问及同样的问题时，NXP执行副总裁兼无线电频率处理总经理Torsten Lehmann指出，4D成像传感器的第四个要素是“横向分辨率”。他说：“4D成像传感器不仅可以测量距离和速度，还可以测量高度、方向和到达角度，同时以更高的分辨率识别物体，4D成像雷达不仅能识别水平平面，还能识别垂直平面，例如，汽车可以决定是在物体的‘下面’还是‘上面’通过。”

Torsten Lehmann

Lehmann继续说：“想象一下，一辆汽车在高速公路上以每小时80公里的速度行驶，而一辆摩托车（一个低反射率的小物体）正以每小时200公里的速度从后面驶来。与摄像头和LiDAR不同，这些改进的雷达可以识别最初相距很远的摩托车，并识别出这两个物体在以不同的速度移动。”

可以这样说，到目前为止，雷达是唯一一种能够在300米以上运行并识别高速运行物体的传感器，而摄像头和LiDAR都无法处理这么远的距离和速度。

随着高分辨率成像雷达的出现，包括许多雷达供应商都迫切希望将雷达提升为唯一能够在恶劣天气和光照条件下工作的高速传感器。

4D成像之于汽车，首要目标是啥？

雷达是ADAS和自动驾驶中传感器套件的关键元素。这项技术已经投入商业应用，特别是在各种ADAS功能上。从短期和长期来看，它的使用将增加。在短期内，立法和自愿安全承诺将进一步推动采用。从长远来看，更高级别的自动驾驶将增加每辆车的雷达含量，从而对市场产生乘数效应。这是雷达技术的激动人心的时刻，许多变化正在发生。

不过，从理论到应用是一条很长的隧道，要看到光明需要时间的检验。自动驾驶也是这样，它通常是以“自动化水平”来衡量的。简而言之，这是一个从0到5的刻度，L0意味着绝对没有自主性，L5表示完全无人驾驶功能。作为参考，目前大多数特斯拉汽车的评分都在L3，这被认为是一个不错的分数。

从L0到L5的演变

自动驾驶意味着车辆安全，虽然从纯技术角度来看，向更高级别的自动驾驶迈进是一个值得实现的目标，但归根结底，其价值在于拯救生命。这就是为什么采用和改进雷达技术对ADAS开发者来说是一件越来越重要的事情。

NXP半导体ADAS市场总监Matthias Feulner说：“需要记住的是，迄今为止，很多发布都是概念证明，其中许多都是基于通用处理器的，用雷达专用处理器对（汽车）使用案例进行优化，才会有重大的提升。”他认为：“在最基本层面，我们的目标是避免事故和拯救生命，ADAS技术和雷达传感器特别有助于提高驾驶安全性，避免伤亡。”

马斯克的选择

2020年10月，专门研究特斯拉软件的黑客“green”在软件更新中发现了新功能的暗示，他提醒消费者们，在特斯拉最近的软件更新中增加了一个名为“Phoenix”的新雷达选项，Phoenix是Arbe雷达系统的名字。它可通过4D超高分辨率实时成像，识别、评估和应对从普通到特殊的挑战场景，服务于现实世界的驾驶需求。

黑客爆料

无论速度、海拔、距离、大小或周围的天气和照明条件如何，Phoenix都能区分真正的威胁和错误的警报，以确保驾驶员、行人和其他易受伤害的道路使用者的安全。

一位消息人士称，特斯拉正准备更新Model 3的面板，新的传感器将是更新的一部分。

马斯克最近表示：“现在的图像识别依然是来源于孤立的图片，而实际上这些图片在时间上有密切关联性。因此，如果过渡到4D，三维空间里加入了时间维度，它本质上就是视频。这种架构上的变化已经进行了一段时间，还没有真正推广到量产车的任何车辆，但这才是完全自动驾驶真正需要的。”

或许，这为马斯克讨厌将LiDAR传感器用于自动驾驶系统，“即使是免费的也不会用”找到了最好的理由。

最热门趋势之一

总的来说，4D成像雷达是最热门的趋势之一。未来，随着雷达技术向更小的节点转移，将出现高度集成的打包单一解决方案；天线阵列尺寸将大大扩展，从而能够获得更好的方位角和仰角分辨率，从而使点云更加致密。基于深度学习的算法也将并行发展，使雷达能够进行三维目标检测、分类和跟踪。在这种情况下，雷达将开始使用一些LiDAR技术来提升分辨率，同时保持天气和光照水平的独立优势。

雷达令人兴奋的时刻已经到来。据预测，到2030年，在价格适度下降的情况下，汽车雷达将成为120亿美元的市场。未来，能够提供密集4D点云的4D成像雷达，将有助于实现更高精度的目标检测、分类和跟踪。在第一个十年，ADAS（L1和L2）将是主要市场驱动力；而在第二个十年，自动驾驶汽车将成为主要的市场驱动力。从长远来看（2030－2040年），自动出行（L3、L4和L5）将推动市场，雷达含量也将不断增加。

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