4D毫米波雷达赛道正在变得越来越拥挤。
在传统雷达时代，全球主要的市场参与者屈指可数，博世、大陆、安波福、海拉等少数几家巨头几乎垄断前装市场。如今，随着4D时代的开启，越来越多的新进入者希望能够实现换道超车，这里面既有初创公司，也有跨界巨头。
本周，全球ADAS视觉感知方案巨头Mobileye宣布，与Wistron NeWeb Corp.（WNC，啓碁科技）合作生产其软件定义的成像雷达，双方预计将于两年内实现量产。后者主业为无线通讯产品的设计、研发、制造与封测，同时也有自己的车载毫米波雷达产品线。
从目前公开信息显示，Mobileye的成像雷达包括创新的MIMO（多输入多输出）天线设计、内部开发的高保真射频设计来实现精确的目标检测和更宽的动态范围。同时，基于自研SoC 雷达数据算法，这款产品可以提供超过400米范围的4D图像、140度的中距视场和170度的近距视场。
在Mobileye雷达副总裁兼总经理Yaniv Avital看来，“通过提供丰富可靠的数据输出，升级雷达4D感知功能，并减少对多个激光雷达传感器的需求，是大势所趋。“
4D雷达方案大部分的技术原理，都是通过增加信号通道阵列（芯片极联或者定制芯片组）或者软件算法的方式，来检测物体的相对速度、距离和方位角，以及物体的高度。
4D成像雷达产生类似激光雷达的“点云”。同时，优点在于对于每个点，不仅知道X和Y，还可以直接得到距离和速度值。同时，还可以跟踪这些数据随着时间的变化。
同时，AI技术（通过深度学习的训练）的加持，也在从视觉延伸至4D雷达。通过点云的优化处理，消除返回噪声，也包括从物体轮廓中识别目标和分类。
“雷达提供的数据，比视觉系统提供的要复杂得多；不过，前者除了提供目标的位置之外，还提供距离和速度等信息，这是相当有价值的。”安波福相关负责人表示，目前这家公司也在力推4D成像雷达。
在实际的道路场景应用上，此前安波福公司也给出了结合机器学习能力的一系列数据。比如，针对道路上的小物体或碎片，机器学习可以将4D雷达探测距离再提高50%以上，并能跟踪200米范围内小物体的运动轨迹。
而，汽车行业需要更高性价比的方案，尤其是高阶智能驾驶普及的迫切性。视觉 成像雷达是可扩展的低成本智能驾驶感知的最佳组合。“这样的产品正是市场所需要的。”
按照Mobileye此前给出的设计方案，高性价比的L4级自动驾驶系统基于360度环绕的摄像头、4D成像雷达，只需要一个高分辨率的前置FMCW激光雷达，就可以实现纯视觉感知，4D成像雷达 激光雷达两套并行的冗余感知组合。
按照一些公司的测算，4D成像雷达可以很快1-2年内达到目前传统雷达的成本，此外，考虑到软硬件解耦趋势，域控制器的算力还可以弥补4D成像雷达提供丰富点云数据处理的能力。
从市场数据来看，毫米波雷达前装市场仍处于高速增长周期。
高工智能汽车研究院监测数据显示，今年1-11月中国市场（不含进出口）乘用车前装标配搭载前向毫米波雷达交付上险755.53万颗，同比上年同期增长23.71%；盲区角雷达交付上险819.06万颗，同比上年同期增长40.51%。
高工智能汽车研究院预测数据显示，今年中国市场乘用车前装标配搭载毫米波雷达（含前向、盲区）交付将超过1800万颗，同比增长将超过30%。3R、5R配置，仍将是未来几年市场的主力，同时4D雷达进入快速成长期。
比如，前装定点监测数据显示，到目前为止，包括上汽、比亚迪、理想、吉利、红旗、长安等多个品牌已经定点或上车4D成像毫米波雷达。
从目前的方案配置以及成本来看，4D成像雷达将成为纯视觉与激光雷达高阶配置中间的高性价比可选方案之一。同时，对于大部分Tier1来说，相关的算法可以快速参考视觉的机器学习技术。
目前，市场上对于4D成像雷达的应用，主要是两个方向，其一是替代传统低分辨率前向雷达，满足高阶智能驾驶多感知融合性能的提升。第二个主力应用场景，就是行泊一体4D环绕高分辨率（分为点云增强和成像）雷达，性能会略低于前向雷达。
去年9月27日，飞凡R7正式上市，为4D成像雷达添了一把热度。该车配置了33个传感器，其中2颗采埃孚首发量产的Premium 4D成像雷达，可实现对距离、速度、角方向、高度实现精准的探测，最大探测距离可达350 m，长距离点云密度可以提升4倍。
“当产品的自动驾驶需求到了L3或以上，对点云、目标识别的质量有着较高要求，4D毫米波雷达就属于必选项。”有关4D成像雷达的应用前景，楚航科技CEO楚詠焱表示乐观。
随着智能汽车的快速发展，L3及以上自动驾驶的落地时间更清晰。而面向L3级自动驾驶，车辆需在大部分情况下完成自主行驶任务，因此对车辆的感知、规划和行动能力都提出了更高要求。
按照业内人士测算，以L3 为例，4-6个成像雷达，可以实现360度环绕感知，从而在感知系统中替代传统3D雷达，在解决长尾问题时提供更为丰富且可靠的环境感知信息。
NXP与为升科（CubTEK）在去年初联手发布最新一代4D成像雷达方案，提供图像级感知能力和小于0.1度的角度分辨率，最大的亮点在于率先提供了短距、中距、长距三合一的并发多模雷达感测，可以实现360度环绕感知以及汽车周围宽广视场的同时感测，从而满足L2 级至L5需求。
在为升科（CubTEK）CTO蔡青翰看来，4D成像雷达不仅能够计算出被测目标的距离、速度、水平角、俯仰角等信息，还可以捕捉目标的空间坐标和速度等信息，并且成本相对激光雷达更占优势，未来将瓜分激光雷达的部分市场份额。
“多传感器融合需要匹配足够优化的融合算法。在这其中，4D成像雷达可以实现多传感器的前融合和点云融合，从而降低漏检率、误报率等。”蔡青翰表示。
现阶段，借助NXP的平台，为升科（CubTEK）已经开发了各类比较新颖的算法技术，比如先进的大规模MIMO算法、基于人工智能的目标分类算法、高性能抗干扰算法以及超分辨率、鲁棒性的寻角算法。
而福瑞泰克凭借全栈技术能力与大规模ADAS量产经验也率先搭上了4D风口的首班车，成为国内先发落地4D毫米波雷达定点量产的智能驾驶系统Tier1企业。
福瑞泰克相关负责人表示，在高级自动驾驶的方案中，4D成像毫米波雷达的引入不仅能提高单雷达对前向感知目标在融合中的置信度，而且能提高雷达对低速移动目标以及静止车辆、行人识别的精度，覆盖高速和城区更多特定场景感知需求。
在高工智能汽车研究院看来，随着今年4D毫米波雷达陆续开始上车，2023年将是真正进入规模化前装量产的元年。尤其是去年特斯拉披露了申请高分辨率毫米波雷达的FCC认证后，市场对于4D成像雷达的关注度急剧上升。
而Mobileye更是将下一代4D成像雷达提升为“软件定义的数字雷达”概念。
一方面，这种架构上的范式转变使传统雷达性能实现了真正的飞跃——增加检测准确率，同时减少回声的杂波。同时，能实现较弱反射目标的更远探测（超过300米），以及不必要的静态杂波滤除，从而解决静止物体的识别障碍。
另一方面，软件定义意味着同样的硬件方案，具有更大的灵活性。复杂的专有算法，类似摄像头的计算机视觉技术，可以有效处理雷达探测到的物体。
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