特斯拉“重回”毫米波雷達：純視覺路線行不通 多傳感器超融合才有未來

2月16日，推特博主Greetheonly公開了特斯拉HW 4.0硬件拆解信息，其中新出現(xiàn)了一項名為“Phoenix”的高精度雷達接口，名稱正好和4D毫米波雷達公司Arbe的主打產(chǎn)品一樣，猜測該雷達或?qū)⒋钶d于特斯拉Model X等量產(chǎn)車型上。

特斯拉重啟雷達方案

自動駕駛領(lǐng)域的感知解決方案被分為兩大陣營：一類是“純視覺技術(shù)”陣營，主要是以攝像頭為主傳感器實現(xiàn)感知數(shù)據(jù)收集；另一類則是“組合傳感器”陣營，以攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等傳感器進行融合感知。

特斯拉作為“純視覺”解決方案的推動者，一直拒用激光雷達：2021年5月，馬斯克官宣摒棄毫米波雷達；2022年10月，超聲波雷達也被特斯拉移除。馬斯克認為自動駕駛只需要視覺就能滿足需求。

與特斯拉不同的是，行業(yè)對純視覺技術(shù)路線多持謹慎態(tài)度，多感知融合方案始終是市場主流。因為視覺技術(shù)還是存在硬傷的，光線不好的時候出現(xiàn)看不清的情況；光線好也需要強大的AI技術(shù)才能做識別分析，技術(shù)門檻高。而多感知的超融合方案可以利用不同感知技術(shù)的優(yōu)勢，提升自動駕駛的安全性。

最新消息顯示，特斯拉向歐洲監(jiān)管機構(gòu)提交了車輛變更申請，證實最新自動駕駛硬件HW 4.0即將量產(chǎn)上車。根據(jù)曝光的新文件，可以看到編號為“1541584”的毫米波雷達重新上車特斯拉，有人推測這是一款高分辨率的4D成像雷達，最快明年1月中旬就會對外發(fā)布。

特斯拉重拾雷達方案也表明，當前純視覺方案還難以滿足安全冗余需求，多傳感器超融合仍是未來大勢所趨。

特斯拉的自動駕駛核心依賴于自身的底層算法能力+視覺傳感器，但由于視覺方案對于一些corner case問題無法解決，增加4D毫米波雷達目的是為了增加獲取障礙物距離信息，彌補攝像頭缺陷。

馬斯克此前曾表示過，如果雷達分標率足夠高，那么效果會比純視覺效果更好。啟用Phoenix，特斯拉似乎找到了更高分辨率的雷達方案。

為何是4D毫米波雷達？

與激光雷達、攝像頭相比，毫米波雷達具備全天候探測能力，即使在雨雪、塵霧等惡劣環(huán)境條件下依舊可以正常工作，再加上可以直接測量距離、速度、角度等，成為自動駕駛中重要的傳感設備之一。

毫米波雷達也被稱為3D毫米波雷達，存在一些固有的缺陷 —— 顧名思義只能輸出距離、速度和角度信息，不具備測“高度”的能力。這使其很難判斷前方靜止物體是在地面還是在空中，在遇到井蓋、減速帶、立交橋、交通標識牌等地面、空中物體時，無法準確測得物體的高度數(shù)據(jù)，無法決策這些障礙物是否影響通行。

針對靜止物體，各家廠家簡單粗暴，要么直接忽略，要么極大降低置信度。特斯拉也曾經(jīng)因“幽靈剎車”現(xiàn)象一直被人詬病，一度拋棄了毫米波雷達，而且還提出“純視覺方案”。那么，特斯拉為何“重回”毫米波雷達？

4D毫米波雷達增加的最顯著特性就是可以精確探測俯仰角度，從而獲取被測目標真實的高度數(shù)據(jù)，也就是目標物體在笛卡爾坐標系下z軸方向上的距離。憑借這一特性，4D毫米波雷達可以“識別靜止物體”了，最短的那塊木板補上了。

除此之外，4D毫米波雷達在分辨率上也獲得極大提高，可通過高分辨率點云來感知汽車周圍環(huán)境，增強了環(huán)境測繪和場景感知的能力，有效地彌補了傳統(tǒng)毫米波雷達的性能短板。

傳統(tǒng)的毫米波雷達方案是3發(fā)4收的通道，不足以做4D的方案，所以采用了多通道方案，自然而然分辨率就會上升，它們是相輔相成的。以Arbe Phoenix為例，其水平和垂直分辨率分別為1°和2°，水平分辨率比普通3D毫米波雷達提升5-10倍。

成本也是影響自動駕駛應用普及的重要因素，車企能接受的自動駕駛方案普遍成本要求只有幾千塊錢，但是現(xiàn)在很難做到。而根據(jù)近期供應鏈消息，未來大規(guī)模量產(chǎn)情況下，4D毫米波雷達單價范圍為1000元-2000元，從成本上說較激光雷達有明顯的優(yōu)勢，4D毫米波雷達最低僅為激光雷達的1/10。

雖然4D毫米波雷達還是研發(fā)階段，想要達到車規(guī)級標準以及大規(guī)模商業(yè)化應用，還是需要進一步的開發(fā)和測試。但隨著汽車電動化、智能化浪潮的推進，4D毫米波雷達或?qū)⒊蔀榧円曈X與激光雷達高階配置中間的高性價比可選方案之一，應用前景廣闊，有望成為傳感器市場的下一個爆點。

除了特斯拉以外，其他車企也很有可能選擇4D毫米波雷達作為3D毫米波雷達的升級方案。因此，4D毫米波雷達廠商會一定程度瓜分傳統(tǒng)毫米波雷達廠商的訂單。機構(gòu)分析指出，4D成像雷達將從2023年初開始小規(guī)模前裝導入，2024年定點/搭載量有望突破百萬顆。

距離量產(chǎn)上車還有多遠

4D毫米波雷達和激光雷達都屬于無人駕駛感知技術(shù)，它們之間的主要區(qū)別在于感知原理和工作方式。激光雷達采用激光束探測物體，通過測量光線反射的時間和強度來確定物體的位置和距離，具有精度高、分辨率高等特點；但是激光雷達在復雜環(huán)境中的工作效果受到干擾較大，且成本較高。

相比之下，4D毫米波雷達采用毫米波信號探測物體，可以在復雜環(huán)境中實現(xiàn)穩(wěn)定的感知效果；而且，毫米波雷達成本較低，且天氣環(huán)境對其的影響較小。此外，4D毫米波雷達還可以實時追蹤物體的運動軌跡，具有更好的動態(tài)感知能力。

總之，4D毫米波雷達和激光雷達各有優(yōu)勢，可以根據(jù)不同的應用場景進行選擇和搭配使用。但4D毫米波雷達尚處于起步階段，距離成熟應用仍有很長的路要走。

如點云成像能力，據(jù)行業(yè)人士透露，2022年的4D毫米波雷達僅等效于8線及以下的激光雷達效果，目前也僅大致提升至等效16線激光雷達的效果；而目前激光雷達普遍在128線，兩者的差距仍較大，4D毫米波雷達短期內(nèi)無法替代激光雷達。

從分辨率來看，目前4D毫米波雷的水平角分辨率多為1°，而激光雷達的水平角分辨率可達到0.1°，4D毫米波雷達只能達到一些低端激光雷達的效果。

從自動駕駛發(fā)展的路徑來看，特斯拉在L2+等級上選擇4D毫米波雷達是可以兼顧毫米波和激光雷達的部分性能的，但是如果升級到L3甚至更高等級上，4D毫米波或者攝像頭的成像質(zhì)量可能就更難以滿足需求。

實際上，研發(fā)4D毫米波成像雷達并非是一蹴而就的事。這里面，仍有許多難點需要不斷優(yōu)化和改進。

· 首先，是天線通道的數(shù)量問題。4D成像毫米波雷達主要是依靠增加芯片、天線等硬件來實現(xiàn)立體成像、提高角分辨率等功能，但同時也會因為天線太多的問題，導致之間互相干擾，噪聲很大。

· 其次，要面對芯片級聯(lián)的問題。當前4D雷達大多是兩片芯片級聯(lián)，通過一根同步信號保持頻率一致；但當4片芯片級聯(lián)的時候，就需要3根同步線路，而這3根線路必須一模一樣。即便是在惡劣環(huán)境下（如溫度驟變，阻抗就會發(fā)生變化），也要做到匹配。

· 第三，是芯片發(fā)熱問題。雷達本身功耗并不大，但由于在77GHz高頻段不停切換，就單點的發(fā)熱非常厲害，所以需要利用散熱膠把熱量分散出去，否則芯片本身的性能就會下降。

· 第四，是算法問題。隨著天線通道的增多，4D雷達生成的點數(shù)也會增加，處理計算量會變大，繼而對算法的復雜度要求也將隨之提升。

而對于算法能力較弱的整車廠而言，核心是依賴視覺算法+激光雷達強感知方案，自動駕駛等級提升更加依賴于對于激光雷達高精度建模的能力，而再新增一顆建模精度較低的4D毫米波雷達并無太大必要性。

此外，對于汽車制造商來說，4D成像毫米波雷達并未進入真正大規(guī)模量產(chǎn)落地階段，并不是所有的玩家愿意冒險在短時間內(nèi)啟用，其還存在觀望的態(tài)度；而且并不排除未來激光雷達的升級更新，或許不再受限于高昂的開發(fā)成本等。

與深度學習融合發(fā)展

多傳感融合是目前呼聲比較高的一種解決方案。有觀點認為，多傳感融合是自動駕駛技術(shù)實現(xiàn)安全冗余的關(guān)鍵，4D成像雷達顯然會在其中占據(jù)一席之地。

目前4D毫米波雷達上車主要是融合進原有的超融合案中，如用于前向感知。雖然毫米波雷達發(fā)展到4D雷達或4片級聯(lián)雷達，但還遠遠沒有走到毫米波雷達所能達到的高度。當分辨率達到一定程度以后，繼續(xù)通過更多芯片級聯(lián)提高分辨率，其邊際收益已經(jīng)不是那么高了。

現(xiàn)在4D毫米波雷達處在市場啟動前的初期培育階段，產(chǎn)品技術(shù)仍有很大的發(fā)展空間。隨著毫米波雷達往成像方向發(fā)展，一個明確的趨勢是，傳統(tǒng)純雷達信號處理正在向深度學習、人工智能方面的處理發(fā)展，這將對雷達和計算平臺提出更高的要求。

目前在4D毫米波雷達上，已經(jīng)有些企業(yè)在做相關(guān)的探索了，就是OTA（Over the Air Technology，空中下載技術(shù)）方式的自動演進，或者說是人工智能的演進學習能力。

比如在特斯拉車上，基于視頻感知的能力，包括自動駕駛在內(nèi)，它已經(jīng)可以做到自動地演進。未來，當毫米波雷達不斷向成像上發(fā)展后，其自學習、自演進的能力，一定是未來的發(fā)展趨勢。

除了應用于自動駕駛之外，4D毫米波雷達也在快速向智能交通領(lǐng)域拓展，這涉及車路協(xié)同，即“聰明的車”和“智慧的路”的協(xié)同，這里的協(xié)同不一定只是通過通信獲得，未來也可能通過感知技術(shù)進行協(xié)同。針對這一點，業(yè)界正在聯(lián)合開展相關(guān)的探索。