馬斯克上個(gè)月在推特上表示，特斯拉FSD的Beta 9.0版本將不再依賴(lài)于雷達。若它真正到來(lái)，意味著(zhù)特斯拉又重整旗鼓，回到了純視覺(jué)的自動(dòng)駕駛方案。

　　目前，特斯拉已經(jīng)更新了北美官網(wǎng)的Model 3宣傳頁(yè)面，關(guān)于FSD的內容僅保留了視覺(jué)和超聲波傳感器部分，此前毫米波雷達的信息已經(jīng)被撤掉。取而代之為：“250米的強大視覺(jué)處理能力”。

　　
 

　　不同于特斯拉對毫米波雷達模棱兩可的態(tài)度，產(chǎn)業(yè)鏈各端的一些玩家將毫米波雷達作為自動(dòng)駕駛、輔助駕駛里重要的組成之一，只是它過(guò)去被外界討論的熱度并不高。當我們談及感知路線(xiàn)之爭時(shí)，討論的都是攝像頭vs激光雷達，但其實(shí)這兩個(gè)方案都融入了毫米波雷達。

　　不過(guò)去年中期，德國大陸推出全球首個(gè)4D成像毫米波雷達后，它似乎成為了一個(gè)呼之欲出的小風(fēng)口。今年上海車(chē)展前夕，華為也舉辦了HI新品發(fā)布會(huì )，發(fā)布新一代高分辨率4D成像雷達，用于自動(dòng)駕駛解決方案核心傳感器。

　　為何傳統毫米波雷達在車(chē)載方面的市場(chǎng)議論度較小?近兩年出現的4D成像雷達表現又如何?

　　毫米波雷達，丟失的縱向與模糊的橫向維度

　　毫米波雷達對人們而言還比較陌生，但在行業(yè)內，車(chē)載毫米波雷達在歐美已經(jīng)有了二十多年的成功商業(yè)化經(jīng)驗和市場(chǎng)的累積。有數據顯示，博世、大陸、電裝等全球前五大巨頭占據了75%以上的市場(chǎng)份額。

　　發(fā)展至今，毫米波雷達在傳統巨頭們這里是相對成熟的車(chē)用感知傳感器，成本相對低廉，其和攝像頭的感知融合也是早期實(shí)現L2級輔助駕駛的首選方案。

　　傳統Tier 1不僅占據了“蛋糕”，而且掌握著(zhù)切“蛋糕”的“刀”。所以，新晉玩家很難從中撕開(kāi)一道口子，去影響他們和下游車(chē)企之間長(cháng)期捆綁的利益關(guān)系。自然地，專(zhuān)注毫米波雷達的新晉玩家不會(huì )選擇和這些Tier 1“硬碰硬”，會(huì )更希望探尋新的技術(shù)創(chuàng )新去實(shí)現彎道超車(chē)。

　　市場(chǎng)格局趨于穩定，是傳統毫米波雷達在外界看來(lái)存在感不強的原因之一。而另外一個(gè)原因，是當自動(dòng)駕駛駛向L3、L4時(shí)，傳統毫米波雷達的技術(shù)不足逐漸被放大。在「智能相對論」看來(lái)，有以下兩個(gè)方面：

　　1、 “看不見(jiàn)的Y軸”

　　傳統毫米波雷達在縱向測高能力上有所欠缺，可以理解為缺乏對垂直平面的“理解”能力。

　　因為該“理解”能力缺失，導致毫米波雷達“看不出”比如橋梁、路牌的高度，在它的“眼”里，這些靜止的物體都會(huì )被視為在地面這一平面?；谶@樣的前提，如果不把他們反射的信號全部過(guò)濾掉，毫米波雷達無(wú)疑就會(huì )發(fā)出前方有障礙的錯誤預警，造成“幽靈剎車(chē)”。

　　但是，當橋梁、路牌下有靜止車(chē)輛時(shí)，則可能會(huì )導致交通事故發(fā)生。

　　特斯拉曾經(jīng)發(fā)生過(guò)幾個(gè)撞向貨車(chē)的事故，就是典型案例。其中，特斯拉的攝像頭感知失效，無(wú)法識別出前方停下的貨車(chē)。而毫米波雷達作為備用傳感器，本應該識別出前方障礙物，并發(fā)出預警，但毫米波雷達也不起作用了。

　　因為靜止貨車(chē)的信息和那些信息雜糅在一起，前者也會(huì )被雷達的識別算法一并過(guò)濾掉。毫米波雷達識別出靜止物體，但是卻因此“無(wú)視”它的存在。這樣，毫米波雷達隱身，攝像頭又失效，自動(dòng)駕駛汽車(chē)成了瞎子和聾子，最終撞上靜止的貨車(chē)。

　　2、 “模糊的X軸”

　　傳統毫米波雷達另一個(gè)局限是橫向分辨率低，可以理解為對水平平面的“理解”能力薄弱。

　　橫向分辨率是指左右兩個(gè)掃描的激光點(diǎn)形成的夾角，夾角度數越小，橫向分辨率越高。如果和激光雷達相比，毫米波雷達的橫向分辨率不具備優(yōu)勢。

　　比如，特斯拉過(guò)去出現的問(wèn)題：前面一輛車(chē)停在馬路旁邊，可能有半個(gè)車(chē)身在車(chē)道上，這個(gè)時(shí)候特斯拉會(huì )因為毫米波雷達的橫向分辨率不足，識別不出車(chē)輛而更容易撞上去。

　　關(guān)于這樣的問(wèn)題，特斯拉在佛羅里達州曾有兩次事故，就是因為毫米波雷達不能測橫向速度，造成識別不出前方車(chē)輛是移動(dòng)的，最終導致車(chē)輛來(lái)不及剎車(chē)。

　　所以綜合來(lái)看，傳統毫米波雷達在“理解”垂直和水平平面時(shí)都分別存在不足，也決定了傳統毫米波雷達很難去適應高階自動(dòng)駕駛感知系統的傳感器。不過(guò)，近期活躍的4D成像雷達似乎讓我們看到一些新的可能。

　　由量變到質(zhì)變，4D成像雷達的兩條路線(xiàn)

　　4D成像雷達之所以出現，某種說(shuō)法是激光雷達和攝像頭亮眼表現的倒逼。自動(dòng)駕駛對感知的要求提升，攝像頭由200萬(wàn)像素升級到800萬(wàn)像素，半固態(tài)激光雷達開(kāi)始加速上車(chē)。而最初的毫米波雷達，也同步地升級成了如今的4D成像毫米波雷達。

　　從近兩年廠(chǎng)商們放出的demo或ppt來(lái)看，4D成像雷達的確在技術(shù)上解決傳統毫米波雷達的一些重大缺點(diǎn)，并且放大了毫米波雷達的優(yōu)勢。今年上海車(chē)展參展的大陸、華為等，就是其中的代表廠(chǎng)商。

　　
 

　　在這個(gè)過(guò)程中，大致的實(shí)現方式無(wú)非就是硬件上增加收發(fā)通道數量，擴大天線(xiàn)孔徑的同時(shí)滿(mǎn)足水平和垂直方向對分辨率的要求。從而達到除了傳統毫米波雷達以外，增加一個(gè)垂直方向的維度信息，即3D升級4D。這也是此次上海車(chē)展中4D成像雷達的主流方案。

　　其實(shí)單從技術(shù)角度，我們看到更多的是技術(shù)革新帶來(lái)的“量變”而不是“質(zhì)變”，若廠(chǎng)商當下只注重突出參數難免有“過(guò)分營(yíng)銷(xiāo)”之嫌。而真正利用它去推動(dòng)相關(guān)產(chǎn)品實(shí)現落地，才是體現出了“質(zhì)變”。在「智能相對論」看來(lái)，有著(zhù)以下兩種可行方向：

　　1、 聚焦細分需求，找到商用場(chǎng)景變現的全新思路

　　4D成像雷達有著(zhù)不懼暴雨、強光等惡劣環(huán)境的全天候運作特性，而另一方面，4D成像雷達是毫米波雷達的一種“升維”，也延續著(zhù)過(guò)去的優(yōu)勢，就是成本。

　　這兩個(gè)特點(diǎn)其實(shí)給予了它在封閉園區等商用場(chǎng)景，去做無(wú)人駕駛技術(shù)實(shí)現和商業(yè)化落地的機會(huì )。其中“無(wú)人配送小車(chē)”就是一個(gè)合適的選項，因為現階段有關(guān)于它的量產(chǎn)還存在著(zhù)傳感器性?xún)r(jià)比和全天候運作的問(wèn)題，能讓4D成像雷達去改善。

　　無(wú)人配送小車(chē)低速行駛，現階段大多使用較少線(xiàn)束的激光雷達。激光雷達發(fā)展迅猛，是成本的下降，只是還不夠親民。激光雷達為主的傳感器方案使得單車(chē)成本太高，是無(wú)人配送商業(yè)化落地的主要障礙，這也早已是行業(yè)共識。

　　所以，人們對于無(wú)人配送小車(chē)的傳感器成本十分敏感，會(huì )樂(lè )意看到保證足夠性能，也更具性?xún)r(jià)比的無(wú)人駕駛方案。通過(guò)多個(gè)4D成像雷達組合，也許可能做到這一點(diǎn)。

　　比如高工智能汽車(chē)曾報道，長(cháng)城汽車(chē)、易航智能和Oculii聯(lián)合打造的無(wú)人物流小車(chē)，基于4D成像雷達，為低速物流園區場(chǎng)景提供定制化的感知方案。該無(wú)人小車(chē)可以全天候對周邊360°低速或靜止的行人、障礙物、小物體進(jìn)行點(diǎn)云成像、識別和跟蹤，其點(diǎn)云效果很接近激光雷達。

　　4D成像雷達在進(jìn)一步壓低成本后，能夠幫助縮短無(wú)人小車(chē)的量產(chǎn)周期，降低其商業(yè)化難度。因此4D雖只是3D“升維”，但“成本效率”更佳，封閉場(chǎng)景“附加值”更高?？梢灶A見(jiàn)的是，出于平衡的考量，它會(huì )在更多特定場(chǎng)景下代替低成本的激光雷達。

　　若繼續放大來(lái)看，廠(chǎng)商選擇在封閉商用場(chǎng)景實(shí)現商業(yè)化落地，對自身而言也是一種“由近及遠”的發(fā)展思路。在風(fēng)險較小的特殊場(chǎng)景應用成熟后，漸進(jìn)式過(guò)渡至難度較大的智能汽車(chē)自動(dòng)駕駛。雖然不一定能趕上“早集”，但前進(jìn)的腳步也許會(huì )邁得扎實(shí)。

　　2、做時(shí)間的朋友，構建整套自動(dòng)駕駛方案最佳落地姿勢

　　4D成像雷達相比于汽車(chē)的另外兩雙“眼睛”，看的距離更遠。

　　比如，采埃孚將于2022年向上汽集團提供的雷達，最遠探照距離可達350m;華為發(fā)布的高分辨率4D成像雷達，探測距離可以做到300m，傳統的通常為200m。所以值得肯定的是，4D成像雷達給自動(dòng)駕駛系統留下更多處理時(shí)間，這是攝像頭、激光雷達難以超越的優(yōu)勢。

　　這也給出了一種思路，在落地整套自動(dòng)駕駛方案時(shí)，4D成像雷達、攝像頭、激光雷達可以互為補充。如果將三者的信號做有效融合和冗余，將會(huì )推進(jìn)整套方案逐步接近理想傳感器的目標。

　　那如何去定義理想傳感器的目標呢?在「智能相對論」看來(lái)，“全能”是一個(gè)合適定義它的核心關(guān)鍵詞。由這一個(gè)核心延展出多個(gè)基本點(diǎn)，比如“技術(shù)全能”、“場(chǎng)景全能”。

　　
 

　　對于4D成像雷達而言，結合汽車(chē)功能安全的準則“車(chē)規級應用多安全都不為過(guò)”，僅僅就探測距離遠、不懼惡劣天氣這些特點(diǎn)而言，就已經(jīng)驗證它是自動(dòng)駕駛實(shí)現“技術(shù)全能”時(shí)不可或缺的傳感器了。

　　4D成像雷達帶著(zhù)這些技術(shù)特點(diǎn)融入進(jìn)來(lái)后，就可以“解鎖”出更多功能場(chǎng)景，推動(dòng)整套自動(dòng)駕駛解決方案“場(chǎng)景全能”。

　　再以華為舉例，在HI新品發(fā)布會(huì )上，華為有提到4D成像雷達“三大能力”和“六大價(jià)值”。前者包含的大部分技術(shù)內容在行業(yè)內不算新鮮了，并非人無(wú)我有。但是，后者所涉及的新功能場(chǎng)景，我們作為用戶(hù)是值得去期待的。

　　比如有高速巡航、安全避障、城區巡航、非視距前前車(chē)檢測等等。華為指出，對于城區巡航，4D成像雷達的大視場(chǎng)無(wú)模糊能力可以匹配一些城區場(chǎng)景(人車(chē)混行、大小目標并行、被遮擋場(chǎng)景);對于高速巡航，如果220m外兩輛車(chē)完全同速同距，位于相鄰車(chē)道，4D成像雷達可以通過(guò)角度分辨出來(lái)。

　　所以目前來(lái)看，4D成像雷達會(huì )是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域不可忽視的感知傳感器。華為、大陸、采埃孚、Arbe等主機廠(chǎng)和供應商都在布局其中。各大廠(chǎng)商軍備競賽背后，一定會(huì )是4D成像雷達的技術(shù)愈發(fā)成熟，隨之而來(lái)的，可能就是高階自動(dòng)駕駛離我們更近一步。

　　結語(yǔ)

　　高階自動(dòng)駕駛對車(chē)載毫米波雷達提出了新要求，催生出4D成像雷達，但也不能忽略ADAS國產(chǎn)化還沒(méi)有成熟的現實(shí)，目前市場(chǎng)仍被高度壟斷。如果大家都只是過(guò)分追求戰勝高階自動(dòng)駕駛的“新”挑戰，而錯過(guò)眼前ADAS前裝市場(chǎng)發(fā)展窗口期，對于毫米波雷達廠(chǎng)商并不是一個(gè)健康的信號。

　　ADAS國產(chǎn)化的先天優(yōu)勢在于，廠(chǎng)商更靠近終端客戶(hù)以及中國本地化的道路場(chǎng)景，對需求的把握更為精準。智能汽車(chē)與自動(dòng)駕駛盛世，對于軟硬件定制化的要求比過(guò)去更高，而海外Tier 1恰恰無(wú)法在短期內針對中國市場(chǎng)進(jìn)行靈活定制，這在一定程度上為國內廠(chǎng)商的突圍創(chuàng )造機遇。

　　那么，應用于A(yíng)DAS其實(shí)意味著(zhù)近距離的產(chǎn)品落地與搶占市場(chǎng)，應用于高階自動(dòng)駕駛則意味著(zhù)要漫長(cháng)的堅持去奔向星辰大海，廠(chǎng)商可選其一也可同步進(jìn)行。選擇很多，4D成像雷達未來(lái)會(huì )如何呈現在大家面前，還需耐心等待。