一周之前，特斯拉將在新車型上安裝4D毫米波雷達(dá)的消息不脛而走。

　　知名白客Green在推特上直接放出了特斯拉向監(jiān)管機(jī)構(gòu)申請(qǐng)的文檔結(jié)構(gòu)，讓“特斯拉即將重歸毫米波雷達(dá)懷抱”的信息真實(shí)性更加一籌。要知道，特斯拉在2021年才把車型上的毫米波雷達(dá)拿掉。

　　而一個(gè)星期內(nèi)，與特斯拉有合作緋聞的4D毫米波雷達(dá)企業(yè)Arbe股價(jià)飛升，國(guó)內(nèi)一批公司，也從苦逼的傳統(tǒng)汽車零部件供應(yīng)商，化身4D毫米波雷達(dá)概念股。比如晉拓股份，股價(jià)一周飆漲50%——盡管毫米波雷達(dá)業(yè)務(wù)在其營(yíng)收中占比還不足1%。

　　那么問(wèn)題來(lái)了：

　　1. 離特斯拉拋掉毫米波雷達(dá)還不到兩年，怎么又把它給裝回去了？

　　2. 資本熱捧4D毫米波雷達(dá)，僅僅是因?yàn)樘厮估瓗ш?duì)嗎？

　　3. 同樣是雷達(dá)，升級(jí)過(guò)后的4D毫米波雷達(dá)會(huì)對(duì)激光雷達(dá)構(gòu)成威脅嗎？

　　1/ 硬件升維

　　時(shí)間回到2021年，當(dāng)年5月，特斯拉宣布移除北美出產(chǎn)車型上所有的毫米波雷達(dá)。在智能駕駛的技術(shù)框架里，毫米波雷達(dá)是一種相對(duì)成熟的傳感器，可以穩(wěn)定地測(cè)速、測(cè)距，并在全天候環(huán)境下工作。

　　而在成本狂魔馬斯克治下，特斯拉多年來(lái)一直使用來(lái)自大陸的毫米波雷達(dá)ARS 410，這款入門級(jí)產(chǎn)品以極高的性價(jià)比，幫助特斯拉實(shí)現(xiàn)了基本的輔助駕駛能力。

　　但隨著智能駕駛對(duì)汽車感知能力的要求越來(lái)越高，這顆低端毫米波雷達(dá)的短板愈發(fā)明顯：分辨率太低，對(duì)物體看不清；沒(méi)有測(cè)高能力，無(wú)法對(duì)環(huán)境形成立體的感知。

　　這導(dǎo)致的直接結(jié)果是，感知能力日新月異的攝像頭和原地踏步的毫米波雷達(dá)不時(shí)相互打架，帶來(lái)幽靈剎車等問(wèn)題。

　　按馬斯克的話說(shuō)，毫米波雷達(dá)在智能駕駛的數(shù)據(jù)流里已經(jīng)成了一個(gè)污染源——讓一個(gè)弱視來(lái)當(dāng)領(lǐng)航員，當(dāng)然不太明智。

　　因此，依托算法優(yōu)勢(shì)讓高分辨率的攝像頭擁有了立體感知能力后，特斯拉果斷砍掉了車型上的毫米波雷達(dá)。在那之后，馬斯克也在推特上留下了一句伏筆：只有高分辨率的雷達(dá)才行。

　　其實(shí)在馬斯克之前，車載毫米波雷達(dá)行業(yè)已經(jīng)意識(shí)到，傳統(tǒng)毫米波雷達(dá)難以在未來(lái)的高階智能駕駛系統(tǒng)中立足。

　　因此無(wú)論是大陸、采埃孚等傳統(tǒng)豪強(qiáng)，還是國(guó)內(nèi)外創(chuàng)業(yè)公司，都踏上了賽場(chǎng)：為毫米波雷達(dá)添加測(cè)高能力，大幅提升分辨率，讓其能夠成像。對(duì)這一類產(chǎn)品，行業(yè)稱之4D毫米波雷達(dá)或者4D成像雷達(dá)。

　　而4D毫米波雷達(dá)的比賽，首先是一場(chǎng)“通道軍備競(jìng)賽”。靠接收電磁波工作的傳感器遵循一些共通的規(guī)律，攝像頭是“底大一級(jí)壓死人”，激光雷達(dá)是“線數(shù)越高越清晰”，毫米波雷達(dá)則是：分辨率與信號(hào)（收發(fā)）通道數(shù)量成正比。為了成倍擴(kuò)充通道以獲得成像能力，行業(yè)中已經(jīng)至少分化出了三種技術(shù)派別：

　　力大磚飛派：多芯片級(jí)聯(lián)

　　傳統(tǒng)毫米波雷達(dá)通常僅使用一枚MMIC（單片微波集成電路，與天線組成信號(hào)收發(fā)單元）芯片，收發(fā)能力有限。而多芯片級(jí)聯(lián)方案的思路非常直觀——能力不夠，數(shù)量來(lái)湊，通過(guò)堆疊多塊MMIC芯片，實(shí)現(xiàn)通道數(shù)量的乘數(shù)疊加：

　　在MIMO技術(shù)體制下，單枚MMIC芯片通常擁有12條通道（3發(fā)4收）。雙芯片級(jí)聯(lián)可以擴(kuò)充至48通道（6發(fā)8收），四芯級(jí)聯(lián)則可進(jìn)一步擴(kuò)充至192通道（12發(fā)16收）。

　　由于工藝/元器件相對(duì)成熟，技術(shù)開發(fā)難度較小，這一方案最為主流，車載毫米波雷達(dá)大廠和眾多國(guó)內(nèi)公司普遍采用。比如行業(yè)首枚4D毫米波雷達(dá)大陸ARS 540，采埃孚搭載于飛凡R7上的PREMIUM，均是4芯片級(jí)聯(lián)方案，擁有192個(gè)通道。

　　不過(guò)，這條簡(jiǎn)單的思路并不能無(wú)限延續(xù)。多芯級(jí)聯(lián)方案在成倍擴(kuò)充通道的同時(shí)，也會(huì)成倍地提升雷達(dá)的體積、功耗、成本。這為另一個(gè)派別的出現(xiàn)提供了契機(jī)。

　　萬(wàn)劍歸宗派：高度集成單芯片

　　與多芯片級(jí)聯(lián)的堆疊思路完全相反，高度集成的單芯片選擇將收發(fā)單元以及其他分立元器件微縮化，塞進(jìn)一枚芯片中。

　　這一路線的擁躉，包括與特斯拉傳出緋聞的Arbe，以及背靠英特爾的Mobileye，兩者均在高度集成芯片方案上，推出了總通道數(shù)量高達(dá)2304個(gè)的4D毫米波雷達(dá)產(chǎn)品。

　　因?yàn)閷?duì)器件小型化，這一路線在寸土寸金的晶圓上集成大量通道，不僅能夠節(jié)省體積與功耗，還有極大降本空間。但問(wèn)題在于，這一方案會(huì)面臨更嚴(yán)苛的電磁波信號(hào)串?dāng)_問(wèn)題，并且要啟用并不成熟的晶圓工藝。

　　一位毫米波雷達(dá)行業(yè)人士向我們分析，特斯拉曾經(jīng)與Arbe洽談雷達(dá)技術(shù)合作，但最終選擇自研，最主要的影響因素應(yīng)該是技術(shù)方案成熟度問(wèn)題。

　　力出一孔派：車載相控陣?yán)走_(dá)

　　相比于前兩個(gè)派別，車載相控陣?yán)走_(dá)的方案則更加大膽。相控陣的原理是通過(guò)特制的天線改變電磁波相位，將分散的能量集中成束，達(dá)到掃描的效果，從而顯著提高雷達(dá)分辨率。理論上，相控陣毫米波雷達(dá)擁有極高的性能上限。

　　在軍事上相控陣?yán)走_(dá)早已有應(yīng)用，但傳統(tǒng)相控陣?yán)走_(dá)體積龐大，難以直接用于汽車，因此需要開發(fā)全新的材料，將雷達(dá)小型化。因此行業(yè)又將這一路線稱為超材料，扛旗企業(yè)主要是國(guó)外初創(chuàng)MetaWave、Echodyne等。

　　軍艦用相控陣?yán)走_(dá)

　　不過(guò)，基礎(chǔ)的新材料開發(fā)向來(lái)周期漫長(zhǎng)，這一派別的技術(shù)成熟度目前最低。顯然，無(wú)論是豪強(qiáng)還是初創(chuàng)，無(wú)論采用傳統(tǒng)還是新興技術(shù)方案，參與者都必須直面這樣的游戲規(guī)則：4D毫米波雷達(dá)必須在受限的成本、功耗、體積中，盡力提高信噪比與分辨率。這是一個(gè)典型的螺螄殼里做道場(chǎng)的活計(jì)。

　　2/ 算法決勝

　　即使是特斯拉也不例外。在向監(jiān)管部門提供的文件中，特斯拉的4D毫米波雷達(dá)方案采用雙芯片級(jí)聯(lián)方案，擁有48通道（6發(fā)8收），對(duì)應(yīng)的是較低的成本，更可控的制程保障，以及較小的體積。

　　特斯拉向監(jiān)管部門提交的4D毫米波雷達(dá)設(shè)計(jì)

　　特斯拉向來(lái)有不拼傳感器硬件參數(shù)的傳統(tǒng)。2021年當(dāng)國(guó)內(nèi)新勢(shì)力紛紛啟用800萬(wàn)像素?cái)z像頭時(shí)，特斯拉車型搭載的仍然是祖?zhèn)?20萬(wàn)像素?cái)z像頭，參數(shù)約等于十五年前的手機(jī)鏡頭。

　　但特斯拉通過(guò)基于大量數(shù)據(jù)不斷迭代算法，在數(shù)年時(shí)間內(nèi)開發(fā)出HydronNet、BEV以及Occupancy Network等算法，仍然引領(lǐng)了純視覺自動(dòng)駕駛路線。不過(guò)，目前僅依靠攝像頭的智能駕駛還是有難以克服的Corner Case。就在本月，特斯拉宣布召回36萬(wàn)輛車，原因是基于視覺的FSD存在安全隱患。

　　而一枚4D毫米波雷達(dá)的加入，可以提供帶有距離信息的三維點(diǎn)云，彌補(bǔ)純視覺算法的不足，提升特斯拉智能駕駛算法的上限。

　　國(guó)內(nèi)毫米波雷達(dá)創(chuàng)業(yè)公司行易道總裁江軍安認(rèn)為，特斯拉引入4D毫米波雷達(dá)最直接的作用是，可以通過(guò)增加測(cè)高和更高的角分辨率進(jìn)一步提升AEB（自動(dòng)緊急制動(dòng)）功能的表現(xiàn)和適用場(chǎng)景，更好地保證智能駕駛的安全性。

　　這需要盡力壓榨4D毫米波雷達(dá)的潛力，并與其他傳感器妥善地融合——軟件算法是這一過(guò)程的關(guān)鍵因素。

　　Sensefreedom算法總監(jiān)姚偉偉告訴我們，特斯拉自研雷達(dá)的硬件選型，側(cè)面反應(yīng)出其對(duì)4D毫米波雷達(dá)的側(cè)重點(diǎn)在算法上。江軍安的判斷則是，算法將是4D毫米波雷達(dá)的主要壁壘，也是差異化競(jìng)爭(zhēng)的核心環(huán)節(jié)。

　　毫米波雷達(dá)算法可以粗略分為基礎(chǔ)的信號(hào)處理算法和上層的感知算法，前者決定毫米波雷達(dá)是否“看得清”，后者決定是否“看得懂”。在此之前，一些初創(chuàng)公司嘗試從信號(hào)處理算法的創(chuàng)新入手，推高4D毫米波雷達(dá)的性能極限。

　　比如國(guó)內(nèi)行易道開發(fā)了壓縮感知算法，在已定點(diǎn)的雙芯片級(jí)聯(lián)4D雷達(dá)的硬件基礎(chǔ)上將雷達(dá)的角分辨率做到了0.7°以下；森思泰克也采用超分辨算法，推出了角分辨率0.7°的四片級(jí)聯(lián)產(chǎn)品。國(guó)外大廠已經(jīng)量產(chǎn)的產(chǎn)品這一數(shù)據(jù)均超過(guò)1°。

　　新信號(hào)處理和感知算法和多通道的射頻設(shè)計(jì)幫助4D毫米波雷達(dá)獲得更小的角分辨率，通常意味著更清晰的成像能力，但要讓4D毫米波雷達(dá)擁有更強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力，還需要成像和識(shí)別算法的進(jìn)步。

　　此前，傳統(tǒng)毫米波雷達(dá)由于分辨率太低，不具備成像能力，很難依托它精確識(shí)別物體，其主要作用是對(duì)物體進(jìn)行聚類、追蹤。

　　而4D毫米波雷達(dá)能夠成像，則為大規(guī)模引入機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)造了條件，在經(jīng)過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練后，4D毫米波雷達(dá)對(duì)物體的識(shí)別能力將會(huì)進(jìn)一步提升——就像攝像頭的感知能力不斷升級(jí)那樣。

　　毫米波雷達(dá)點(diǎn)云仍有進(jìn)步空間

　　但這樣做的前提是，要有足夠的數(shù)據(jù)作為養(yǎng)料喂養(yǎng)算法。因此，那些先行量產(chǎn)4D毫米波雷達(dá)、擁有更大出貨量的企業(yè)，能夠在算法改進(jìn)上占得先機(jī)。

　　而論數(shù)據(jù)閉環(huán)能力，沒(méi)有公司比得上特斯拉。如果特斯拉今年就在新生產(chǎn)車型上全面導(dǎo)入HW4.0，那么到明年將擁有上百萬(wàn)臺(tái)裝車的4D毫米波雷達(dá)。龐大車隊(duì)收集的海量數(shù)據(jù)，能夠使特斯拉以比任何公司都快的速度迭代其算法。

　　不過(guò)，4D毫米波雷達(dá)的從業(yè)者普遍認(rèn)為，特斯拉的進(jìn)場(chǎng)是利好大于競(jìng)爭(zhēng)。因?yàn)楹笳叩氖痉缎?yīng)帶來(lái)的不僅是資本市場(chǎng)的關(guān)注，也會(huì)讓更多車企加速4D毫米波雷達(dá)的上車，讓算法在量產(chǎn)中持續(xù)改進(jìn)。

　　3/ “同門”暗戰(zhàn)

　　在理想的智能駕駛傳感器架構(gòu)中，攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)互為冗余，能力互補(bǔ)。但現(xiàn)實(shí)的情況是，在有限的資源下（主要是成本），只有少數(shù)量產(chǎn)車能同時(shí)配齊攝像頭、4D毫米波雷達(dá)與激光雷達(dá)，三者之間的競(jìng)爭(zhēng)同樣明顯。

　　若以一場(chǎng)賽跑作比，攝像頭是一個(gè)短板極少、身位領(lǐng)先的全能型選手，同時(shí)具備低成本、高信息密度、生態(tài)成熟等優(yōu)勢(shì)。

　　而毫米波雷達(dá)與激光雷達(dá)各有優(yōu)劣，前者成本較低，擁有全天候工作能力，后者成像能力更強(qiáng)，可提供精確的環(huán)境建模能力。

　　而對(duì)環(huán)境進(jìn)行三維建模，是高階智能駕駛必須的工作，要求傳感器必須具備高分辨率、三維探測(cè)能力。

　　高線束激光雷達(dá)天生擁有這一能力，而攝像頭也通過(guò)BEV、Occupancy Network（格柵網(wǎng)絡(luò)）等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法獲得了這一能力，毫米波雷達(dá)實(shí)現(xiàn)從二維到三維、從低清到高清的躍升則略晚了一步。

　　因此，自2020-2022年，毫米波雷達(dá)在高階智駕的體系中地位實(shí)際上在邊緣化，不僅一度被特斯拉開除，還見證激光雷達(dá)邁入商業(yè)化元年、走向高階智駕核心傳感器。

　　第一款4D毫米波雷達(dá)大陸ARS 540

　　而毫米波完成向4D的轉(zhuǎn)變后，也試圖向核心傳感器的位置發(fā)起沖擊，對(duì)標(biāo)激光雷達(dá)。不止一家毫米波雷達(dá)公司表示，其推出的4D毫米波雷達(dá)角分辨率可以達(dá)到0.7°到0.5°（工作頻率30hz）——這已經(jīng)逼近64線激光雷達(dá)的水平。如果這一分辨率能升級(jí)至0.1°，那么則約等于128線激光雷達(dá)。

　　特斯拉啟用4D毫米波雷達(dá)，標(biāo)明了一條可以嘗試的路徑：廉價(jià)（百元級(jí)）的攝像頭與成本稍高（千元級(jí)）的4D毫米波雷達(dá)配合，取代成本高昂（數(shù)千元）的激光雷達(dá)。

　　不過(guò)，由于頻率、探測(cè)原理的限制，4D毫米波雷達(dá)短期內(nèi)趕上激光雷達(dá)的性能并不現(xiàn)實(shí)。車企與毫米波雷達(dá)供應(yīng)商共同端掉激光雷達(dá)飯碗的前提是，擁有強(qiáng)大的基于視覺的算法能力。并不是每一家車企，都是特斯拉。

　　更加符合現(xiàn)實(shí)的情形是：激光雷達(dá)需要將降低成本的戰(zhàn)役進(jìn)行到底，并不斷提升可靠性，從“精密儀器”轉(zhuǎn)向“車規(guī)級(jí)零部件”。

　　4D毫米波雷達(dá)進(jìn)一步提高分辨率，建立起更成熟的算法，完成對(duì)傳統(tǒng)毫米波雷達(dá)的替換。至于攝像頭，無(wú)論激光雷達(dá)還是4D毫米波雷達(dá)勝出，它都很難被取代。

　　編輯：黃飛