4D成像雷达：一条进入L2+级自动驾驶领域的“鲶鱼”（附技术白皮书下载）

事实证明，超高分辨率雷达测绘是一种颇具吸引力、经济高效的激光雷达替代方案。随着具备商业可行性的4D成像雷达技术问世，将对面向L2+和更高级别汽车部署的ADAS传感器组合产生重大影响。它像是一条进入自动驾驶领域的鲶鱼，必将搅动整个技术和市场的格局。

面向汽车传感和自动驾驶应用的4D成像雷达技术的问世，改变了我们从L0级汽车演进到完全自动化L5级汽车的时间表和经济价值。雷达现在推出了全新功能，可以实现精确的环境测绘，这将显著增强汽车的全面传感和感知能力，相对于摄像头传感器和激光雷达传感器而言，汽车行业对雷达的未来角色赋予了很高的期望。

在一系列的性能和可靠性指标方面，成像雷达弥补了与激光雷达的差距，甚至还在某些指标上更胜一筹，其在商业成本结构上的优势也是激光雷达永远无法企及的。随着这些传感器技术在功能上开始重叠，我们必须对它们各自的角色和成本进行详细评估。

与此同时，在汽车行业从L2级升级到L3级安全性和自动化的关键节点上，出现了一些有关升级时机和持续时间的关键问题。L2+级成为新的热点战场，OEM正在努力解决达到L3级必需解决的很复杂设计问题。

完全L3级自动驾驶的相关开销仍然可观，主要是因为驾驶员无需待命所需要的系统冗余，其实L2+自动驾驶已经大受关注，增长强劲，因为在提供L3功能的同时安排驾驶员待命，故而减少了对冗余的额外需求。

复杂度级别

SAE将自动驾驶划分为五个等级，评估4D成像雷达对ADAS和AD应用的潜在影响是非常有帮助的，特别是L2级L3级之间的巨大差异。在L2级汽车上，驾驶员需要始终集中注意力；驾驶员最终负责汽车安全，一旦发生事故，他们要承担责任。但从L3级开始，车载安全自动化功能将变得足够强大，将由汽车OEM承担安全责任。

L3级与L4/L5级之间也存在重要区别。在L3级，某些情况下仍然需要驾驶员干预，而在L4/L5级，只有在提出请求的情况下，才能让驾驶员干预，在某些L5用例中，驾驶员甚至无法干预。L4和L5汽车至少必须能够在任何情况下将汽车行驶到停靠站，而无需人工干预。

这些自动驾驶级别提出了新的系统冗余性要求，因为驾驶责任更多由汽车承担。在L3级，驾驶员必须能够在具有挑战性的交通条件下接管汽车，而在其他情况下可以“解放眼睛和双手”。

在这些场景下，驾驶员逐渐完全接管汽车控制权可能需要最长一分钟时间，这种功能——也就是将汽车控制权从汽车安全移交给驾驶员——需要的冗余级别将大幅提高系统复杂度和成本。

因此，每辆汽车达到L3级性能所需的摄像头、雷达和激光雷达传感器数量和配置，以及与典型L2级传感器配置的差值，会对OEM制造成本产生很大的影响。

图1：高级驾驶辅助系统和自动驾驶的级别

这有助于解释为什么会出现L2+级，其目的是帮助OEM最大程度地减少L2级带来的成本增长，同时开始为客户提供接近L3级的高级ADAS功能，而不完全跨过L3级的界限，因为这样会将责任从驾驶员转移到OEM。L2+级可以充分利用与L3级相关的传感器和半导体元件，将制造成本控制在L2+级，同时又规避实现系统冗余带来的附加成本，这些冗余是在L3级上将控制权从汽车转移到驾驶员所必需的。同时，在通向L3、 L4和L5的道路上，OEM力争实现市场差异化，在未来几年内，很多OEM将推出全新的安全和舒适功能，这将让消费者受益。

L2+：下一个关键战场

这些新的安全和舒适功能集中在L2+级上推出，价位让消费者乐于接受，中心问题是消费者是否愿意为达到L3级标准必需的更多系统冗余来支付更高的价格。

对于OEM而言，L2+级让他们能够规避解决L3级冗余问题和极端情况所需的大量成本，这些成本会降低汽车在市场上的竞争力。L2+级还让OEM能够逐步推出高级安全和舒适功能，留出更多时间来等待传感器技术成熟，在更高的自动驾驶级别上得到商业级采用。在这个过渡级别上，驾驶员能够继续提供必要的冗余，OEM能够在舒适功能和成本之间达到更好的平衡。

在逐渐接近L3级时，OEM必须认真考虑以下这些重要问题：如果实现L3级系统冗余的成本负担近似于L4级的预期成本负担，那么为什么要停留再L3级呢？如果仍然需要将注意力集中在驾驶上，客户是否愿意为L3安全系统冗余支付更高的价格？虽然OEM可能在这些问题上没有达成共识，我们仍然可以合理地认为，在未来数年内，L2+汽车产量将远高于L3汽车。

近期的Yole Development报告表明，至少在2030年之前，L4/L5汽车的市场渗透率仍将保持在个位数，其中一部分汽车将作为机器人汽车使用。同时，随着L0-L2汽车的市场渗透率开始下跌，L2+汽车的采用率将持续稳定增长，截止2030年，L2+汽车很可能达到将近50%的市场份额。因此，在未来十年内，预期L2+汽车将成为汽车OEM关注的焦点。

图2：自动驾驶汽车的市场渗透率预测 (2021-2030)

三种传感器，没有单个解决方案是完美的

我们对实现ADAS和AD的三种主要传感技术（摄像头、雷达和激光雷达）进行更高级别的分析，以便充分了解适用于L2+汽车的4D成像雷达的优点。最终，我们发现没有万能的解决方案，三种解决方案各有优劣，能够相互补充，为其他传感器类型提供冗余。

当然，摄像头和雷达传感器目前已经得到广泛部署，因为这两种技术成熟度高、经济且互补性强，而且经济实惠。激光雷达传感器与摄像头和雷达传感器在功能上没有互补性，因而可作为两者的冗余。

摄像头传感器具备检测RGB颜色信息的能力，提供百万像素的分辨率，这两大特性相结合，使其成为“阅读”交通标志和其他应用不可或缺的设备，另外还提高了目标识别和分类的精确度。

但在各种不同的光照条件下，以及恶劣天气和路况条件下，摄像头技术的效率和可靠性受到严重影响。市场上也有一些新技术，可自动为汽车摄像头透镜清除水气和灰尘，但这些机制会提高物料成本，还会带来机械方面的漏洞，影响系统稳定性。

摄像头进行距离和速度测量的能力仍将受到很大限制。当然，我们可以从立体摄像头配置获得速度和深度估算，但精度比较有限，这个缺点还需要从雷达层加以弥补。

激光雷达：提供性能优势以处理极端情况

激光雷达的主要差异化特性是低至0.1度级别的超精确角度分辨率，包括在水平和垂直方向上，另外还有距离测量的高分辨率，这要归功于它使用极短的波长和脉冲。这些优势使得激光雷达非常适合高分辨率的3D环境测绘，能够精确地检测空间、边界和汽车自身定位。

但是，激光雷达与摄像头传感器具有一些相同的缺点。与雷达传感器相比，激光雷达估算速度和远程检测物体的能力非常有限。此外，激光雷达易受恶劣天气和路况条件的影响，为了应对稳定性和维护挑战，将会产生更高的成本。

过去几年内，市场上出现了多种新型激光雷达，例如固态激光雷达、MEMS激光雷达或电子扫描激光雷达。这些新技术旨在让激光雷达对汽车应用更“友好”，包括在尺寸、成本和稳定性方面。相对于机械旋转激光雷达，这些新技术有了很大改进，但总体而言，它们要赶上其他ADAS传感器的成熟度还有待时日。

激光雷达在主流乘用车中得到广泛采用的最大障碍还是成本。根据近期的OEM评估， 2021年，小规模应用的激光雷达的成本是带有四个级联雷达收发器的12-TX和16-RX成像雷达的十倍左右。虽然激光雷达和雷达的成本都将随着时间推移而下降，但预期到2030年，即便激光雷达将在高级自动化应用场景中得到一定规模应用，其成本仍然是雷达的两倍。

展望未来，激光雷达仍将提供性能优势，以处理在复杂驾驶场景中出现的极端情况。因此，在价格能够接受的情况下，它仍将是L4和L5自动驾驶必需的冗余的一个重要部分。