4D毫米波雷达站上风口？机构：多传感器融合或为大势所趋

上车特斯拉的消息令4D毫米波雷达转瞬站上强劲风口。继美股4D成像雷达解决方案供应商Arbe Robotics 3个交易日股价接近翻倍后，A股相关概念股22日也逆市大涨。

特斯拉被曝向欧洲监管机构提交车辆变更申请，证实最新自动驾驶硬件HW4.0即将量产上车。HW4.0硬件系统配置一枚高分辨率毫米波雷达，可能为高精度4D毫米波雷达。此前自2021年5月起，特斯拉北美制造的 Model 3 和 Model Y 不再配备毫米波雷达，采用摄像头+算法完成的纯视觉方案，与其他造车新势力的激光雷达技术方案相互独立。

4D毫米波雷达会由此成为行业新趋势吗？将对自动驾驶传感器解决方案带来何种影响？

替代特斯拉部分纯视觉方案

毫米波雷达是使用天线发射毫米波(波长1-10mm)，通过处理回波测得汽车与探测目标的相对距离、速度、角度及运动方向等信息的传感器。其全天候全天时、精确度较高、体积小、性价比高，在环境监测传感器中毫米波雷达是除车载摄像头外另一主流方案。

Yole报告显示，在应用场景变得更严苛之后，毫米波雷达正朝着能更准确描述车辆前后方场景的4D毫米波雷达前进。

4D指的是在原有的距离、方位、速度三个维度基础上增加了高度信息。相比传统毫米波雷达仅能判断出前方有障碍物，4D毫米波雷达增加了纵向天线及处理器，可以接收更多信息返回点，并像激光雷达一样呈点云图，能呈现出更多细节信息，探测出障碍物的形状，弥补了传统雷达难以识别静态障碍物的短板。

如华为2021年发布的4D毫米波成像雷达，“采用12T24R的大阵列，比常规毫米波提升24倍，实现高分辨，大视场无模糊，支持4D高密点云。”华为智能汽车解决方案BU融合感知产品部Radar&Camera总经理苗立靖称其将成为“高阶自动驾驶的必备武器”。

相比摄像头而言，4D毫米波雷达有更多的天线数，更高的角度分辨率、速度分辨率和距离分辨率，可以在没有激光雷达参与的情况下更有效地解析目标的轮廓、类别、行为。

特斯拉增配4D毫米波雷达，能够增加获取障碍物距离信息，以弥补摄像头缺陷。某券商电子行业研究员对第一财经表示，“4D毫米波雷达首先会替代特斯拉部分纯视觉方案，视觉+雷达的整套方案的总量可能将增加。”

值得注意的是，4D毫米波雷达的点云数量大幅增加，其算法比传统毫米波雷达更为复杂，目前大部分车企并不具备这种算法能力。有毫米波雷达厂商项目经理曾表示：“在2022年~2023年量产的项目，用的基本都是毫米波雷达做完数据处理之后的结果，大部分车厂还没有能力将毫米波雷达的点云真正用起来。”

此外业内有观点认为，对于特斯拉的传感器配置和其他车厂要分开来看，特斯拉核心依赖视觉感知+算法，由于视觉方案对于一些corner case问题无法解决，因此需要增加一颗可以测距的4D毫米波雷达；对于其他车企而言，本身自动驾驶的基础就是视觉算法+强感知，比较依赖于激光雷达的高精建模能力，再新增配置一颗4D毫米波雷达并无必要性。

但特斯拉此番搭载4D毫米波雷达势必引领行业新趋势。根据高工智能汽车研究院，4D毫米波成像雷达将从2023年初开始小规模前装导入，2024年定点/搭载量有望突破百万颗，到2025年将占全部前向毫米波雷达的40%以上。国信证券预计到2025年全球毫米波雷达市场规模将达到384亿元，复合增长率为25.5%。

目前，4D毫米波雷达市场的主要玩家包括大陆、采埃孚、博世、安波福等传统Tier1厂商，Waymo、Mobileye、华为等自动驾驶方案公司，傲酷、Arbe、几何伙伴、楚航科技、森思泰克等初创公司。

4D毫米波雷达VS激光雷达

受制于激光的物理特性，激光雷达在雨雪、沙尘等极端天气环境下，工作可靠性会受到影响。4D毫米波雷达能全天候全天时工作，在暴雨、大雪、漆黑及空气污染等恶劣环境条件下也能提供高可靠性的探测。此外，4D雷达能够“看穿”墙壁、紧闭的门和其他固体物体，这是激光雷达所不具备的能力。

成本方面，目前4D毫米波雷达量产成本预计1500元左右，激光雷达量产成本预计在2000-3000元。

中金公司表示，4D毫米波成像雷达目前价格较高，预计前期4D毫米波雷达“上车”将推高毫米波雷达单车价值量，但大规模放量后4D雷达价格或将回归传统毫米波雷达价格区间。且由于4D雷达原理上与传统毫米波雷达存在共性，与摄像头进行数据融合的应用也更为普遍，能实现更低的验证成本。

当前有公司在探索用4D毫米波雷达替代低线数激光雷达（如16线、32线等）的可能性，不过某激光雷达大厂内部人士告诉第一财经，“和激光雷达相比，4D毫米波雷达目前的成像还差很多。两种传感器互相补充，保障智能驾驶更安全。”

据悉，虽然4D毫米波雷达可以与激光雷达一样，能够形成点云数据，但其成像效果最多只能达到低线数激光雷达的水平，与高线数激光雷达（如128线等）的点云密度还存在较大差距。此外，在角分辨率参数上，4D成像雷达只能接近1°的参数水平，而某些激光雷达可以做到0.1°的水平。

事实上，激光雷达和4D毫米波雷达都并非完美的解决方案。前者的高成本问题或是其在L4/L5级自动驾驶汽车量产上车的“致命短板”，技术上作为目前唯一可实现高分辨率3D建模的感知技术，仍存在镜面黑洞效应（照射反射率较高且非正对激光雷达的物体时，难以检测到返回信号）等局限性，因此难以作为单一雷达传感器应用于L4/L5级自动驾驶汽车。4D毫米波雷达也仍存在横向分辨率不足、对金属物体过于敏感等问题。

上述电子行业研究员对第一财经表示，行业倾向于混合方案，未来4D毫米波雷达和激光雷达都有望成为行业趋势，共同发展。

中金公司也认为，未来多感知融合或为汽车传感器主流解决方案。随着图像技术更为成熟，叠加激光雷达价格下探，摄像头+4D雷达+超声波传感器+激光雷达形成的多传感器融合，能够创建高分辨率可识别区域的冗余感知，或为大势所趋。

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