4D毫米波雷达能否成为激光雷达的平替?

今年，政策的推广和新能源汽车的活跃显著提高了智能汽车的市场规模和渗透率。

根据罗兰贝格的数据，2020年中国L2级以上ADAS今年第一季度，系统渗透率仅为9%L与2021年第一季度7.5%相比，二级自动驾驶乘用车的渗透率达到23.2%，预计到2025年，L2级以上ADAS系统渗透率可达40%。

但是L提高2级渗透率似乎不能改变行业L4级自动驾驶的悲观情绪，Argo AI巨亏，Cruise发展缓慢，Waymo估值从1750亿美元跌至300亿美元…L3、L自动驾驶研发公司普遍遭遇资本和市场的冷遇。最关键的原因之一是感知系统的局限性。特斯拉的纯视觉方案和其他汽车公司的多传感器集成感知方案都没有实质性的突破。

提高自动驾驶感知系统已成为汽车公司和技术供应商解决的首要问题。

硬件堆叠的无用功

市场上大多数汽车公司和汽车制造商的新力量选择多传感器集成感知方案。由于不同的传感器有不同的优缺点，各种传感器同时工作，相互合作，共同获取和分析信息，可以弥补单个传感器本身的缺陷。这就是感知集成，我们看到，即使是特斯拉也开始开发自己的毫米波雷达，不再坚持以前的纯视觉方案。

然而，传感器数量的增加似乎已经成为汽车公司智能宣传的噱头，这使得许多企业开始堆叠硬件，认为这可以让自动驾驶看到更清楚。

如理想L标配旗舰级ADMax智能驾驶系统包括1个前128线激光雷达、6个800万像素摄像头和5个200万像素摄像头，1个前毫米波雷达和12个超声波传感器，25个视觉传感器；在威来自动驾驶系统中，激光雷达和11个摄像头优先；在埃安L4测试车上，甚至有6个激光雷达的处理方案。

高级自动驾驶的实现真的能通过传感器堆叠来实现吗？更不用说传感器增加导致的车辆能耗显著增加了，汽车的感知能力和智能体验有所提高吗？这显然是一个误解。

广汽埃安配备三个激光雷达AION LX Plus搭载双激光雷达的小鹏P例如，虽然前者以智能为产品的主要卖点，但它可以在智能配置中（ADiGO 4.0智能驾驶辅助系统)仍停留在高速公路上NDA增强版和城市NDA功能内。

激光雷达是新能源汽车最受欢迎的配置之一，但不同的激光雷达自然有不同的性能，其他传感器也是如此。如今，汽车公司不断堆叠传感器的数量，以提高自动驾驶的感知能力，这可能只是在硬件性能没有改进或突破之前增加营销噱头，这一趋势也可能推动激光雷达制造商更加关注降低成本以增加销售，而不是产品升级。

堆叠硬件还存在一个实际问题，即成本。激光雷达是目前应用于汽车的感知元件中最昂贵的。高性能激光雷达的价格接近1万元，最便宜的是3000或4000元。虽然主要制造商正试图进一步降低激光雷达的价格，但业内人士表示，激光雷达的降价仍未达到预期。

换句话说，如果安装多个激光雷达，整车价格必然会大幅上涨，这对产品的市场竞争力极为不利。

感知系统升级是基于产品突破

随着自动驾驶功能在汽车应用中的普及，汽车传感器市场保持了快速增长，但由于盲堆叠传感器不能真正提高智能汽车的感知能力，产品本身的性能创新和升级已成为唯一的突破。特别是目前性价比高的产品和技术方案更受主机厂家青睐，传感器相关企业往往面临两种选择，一种是在不增加成本的情况下提高性能，另一种是在保持性能的同时降低成本。

这就是为什么行业开始讨论4D毫米波雷达能否成为激光雷达的平替？

眼下4D毫米波雷达的轨道已经开始涌入越来越多的参与者，包括大陆集团、采埃孚、安波福、博世等传统国际巨头。他们垄断了中国80-90%的市场，也有像复瑞智兴这样的新进入者，期待通过自主研发推动毫米波雷达的本地化升级。近日，复瑞智行在上海召开产品发布会，自主研发高性能4D毫米波雷达首次公布，这也是复睿智行感知解决方案的杀手锏。

在产品层面，复睿智行开发的哥伦布不同于市场上主流的3发4收雷达，是第一款使用4发4收解决方案的雷达。哥伦布雷达和角分辨率方面，哥伦布雷达分为两个版本：前雷达和角雷达。前者的最大探测距离高达300米，是市场上非成像的最大距离。水平角分辨率低至2.5°，垂直角精度±1．0°；探测距离超过200米，水平视角达到160米°，水平角分辨率低至4.8°。

从参数上看，哥伦布雷达的探测距离和探测能力有了很大的提高，可以与国际龙头厂商的最新一代产品进行标杆。由川速微波推出的77GHz增强版AVP以角雷达为例，集成角雷达模式和4D点云模式，水平角探测范围±75°，俯仰角探测范围±15°，最远探测距离为120米。

此外，值得一提的是哥伦布雷达的俯仰探测能力，是市场上主流产品的两倍，因为它采用了三层俯仰天线布局。

然而，一旦越来越多的4D毫米波雷达安装在汽车上，暴露了雷达相互干扰的缺点。为了解决这个问题，复瑞智兴一方面采用了芯片支持电影加速的抗干扰检测技术，另一方面通过算法减少或纠正干扰的影响，提高了智能抗干扰技术的三倍稳定性。

目前，毫米波雷达的发展已进入国内替代阶段。更好的波形设计能力和天线设计能力只是4D毫米波雷达的基础和日益激烈的市场竞争将进一步考验国内制造商的自主研发能力。哥伦布雷达全面、全面的性能改进可以说显示了自动驾驶感知系统的硬件研发能力。

此外，复瑞智能银行专注于硬件单一产品，实现产品性能的极端，然后创建一个感知系统，与堆叠硬件的做法相反，为感知系统的改进和获取更多的数据提供了新的想法。

当然，4D毫米波雷达性能升级并不意味着取代激光雷达，而是为主机制造商提供更具成本效益的解决方案，减少激光雷达的数量和质量要求，以满足他们对降低成本的迫切需求。

从成本上看，4D毫米波雷达的成本与传统毫米波雷达相似，约为激光雷达的1/10。目前，视觉+毫米波雷达L2级视觉方案可以降低到2000元/套，而一些L3级视觉方案，如果不需要高线束激光雷达，使用高性能毫米波雷达，可以大大降低整车成本。

据复睿智行CTO结合算法，我们至少可以节省50%的量产成本，帮助主机厂以更好的价格实现它L2＋或L3、L四、量产工作。

软硬件高度统一，为自动驾驶搭建数字底座

尽管4D4毫米波雷达和4毫米波雷达D毫米波雷达形成的感知解决方案尚未真正落地，但一旦主机厂大规模携带和使用4，具有性价比优势D毫米波雷达，后面的企业很可能会迅速跟进。

然而，自动驾驶动驾驶的感知系统是通过摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达等硬件来承担自动驾驶汽车，但也存在看不见的软件成本，竞争智能感知解决方案也在竞争软件能力。就像特斯拉的纯视觉解决方案一样，其功能是不断创新和升级的视觉算法。

目前，在硬件方面实现多融合感知方案并不难，主要困难是没有足够的优化。

目前，市场主流算法采用后集成的技术路径。在后集成架构中，每个传感器独立输出检测数据信息，然后在所有数据信息处理后总结最终的感知结果。例如，不同的传感器是独立的，激光雷达看到柯基，毫米波雷达看到狗，摄像头看到小动物，系统做出综合判断。

显然，不同传感器的独立运行不能补充不同传感器的优缺点。例如，相机不擅长判断距离和位置，雷达不擅长判断颜色和纹理，系统需要相互验证其信息，以达到更高的可信度。

复瑞智能银行提供的感知方案更倾向于前集成算法，即直接集成原始数据层面的所有传感器信息，并根据集成信息实现感知功能。与后融合算法相比，前融合算法可以大大提高检测精度，避免错过小目标，但也对计算能力等技术供应商提出了更高的要求，前融合技术需要直接处理原始数据，会消耗大量的计算能力，硬件性能越高，获得更完善的原始数据。

复睿智行自主研发的4D毫米波雷达，最新一代国际顶级制造商的性能，处于世界领先地位，为其创建更强大的前集成感知算法提供了领先的传感器支持。结合前集成算法，技术上可以实现全路况、全天候、全场景和全目标的数据获取和准确感知。

例如，由于缺乏数据样本，一些非常常见的目标很可能无法被感知，而复杂的智能银行采用了前集成算法。即使摄像头不知道目标是什么，毫米波雷达也知道它在哪里以什么速度运行，并补充了目标信息。

为了更好地集成感知系统，复睿智行还开发了基于高计算能力的域控制器SOC芯片，支持多路高清摄像头、毫米波雷达和激光雷达的接入，与感知集成算法形成高度统一的软硬件。 因此，我们可以看到复睿智行是基于4的D毫米波雷达、前融合算法和域控制器是一个高性能、全面、相对完整的感知系统。

自行车智能与道路协调，双线并行

高性能硬件与优化集成算法的结合将进一步提高自动驾驶感知系统的信息获取能力，使其更清晰，为控制决策提供更多的数据参考。但需要认识到的是，即使多传感器集成感知方案更可行，许多视觉感知的局限性仍然没有解决方案。

举个简单的例子，相机和雷达都是基于生物感官的产物，并且都装载在汽车的末端，这将不可避免地存在一个盲点。无论系统有多智能，它都只能在视觉范围内做出快速和准确的决定。例如，在极端的雨雪天气下，雨雪很容易阻挡相机或雷达设备，使其无法正常工作，无论感知系统有多完美，都无济于事。

因此，视觉感知的局限性不能通过不断提高自行车的智能性来解决，因此不断提到道路协调作为自动驾驶的另一条道路。

事实上，自行车智能和道路协作并不是相互排斥的。从理论上讲，道路协作可以弥补当前自行车智能不足的缺陷，特别是在感知方面，这是突破视觉感知局限性所能想到的最可行的解决方案。例如，在盲区问题上，路边传感器一般位于高处，视野比车载传感器更开阔，感知范围更大。利用路边传感器与自动驾驶汽车的互动协作，可以有效避免视觉盲区。

在提供智能驾驶集成感知解决方案的同时，复瑞智能银行也深入到道路协调中，为自动驾驶、智能交通管理、全息十字路口、智能停车、测试场等多元化场景定制了相应的解决方案。

例如，智能停车，主要在智能园区，通过在线智能停车场，提供整个工厂路径规划、工厂停车位指导，包括一些目标识别、盲区警告、鬼探头警告等，协助自行车智能，提高自动停车的效率和安全性。

鉴于道路协调，复兴智能银行在汽车和道路两端的独立研发能力为其差异化解决方案提供了基础。此外，复兴智能银行的主要优势之一是支持复星集团。复星集团的布局几乎覆盖了一个完整的汽车产业链。上下游企业助其加快技术解决方案的实践和实施。

更重要的是，发展道路协调的最大困难是，它不仅涉及到许多交通、法规和政策因素，而且还需要地方政府部门、电信运营商、云服务供应商等不同主体的合作。复星集团的认可可可以帮助复星智能银行更好地与政府部门联系，相互帮助，共同促进智能城市的步伐。

目前，复瑞智行成立仅一年，就与柳州、成都、武汉、南京、上海金桥等地携手开展了交通智能网络升级项目。

未来，自动驾驶的实现将是自行车智能与道路协调的深度融合。两条技术路线并行，也可能开启自动驾驶的新局面。

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