随着L2及以上智能驾驶系统的搭载率不断创下新高，感知系统的革新也按下加速键。作为智能汽车的“眼睛”，诸如摄像头、毫米波雷达以及激光雷达等已上车的感知设备，通过采集车辆周边的交通环境数据，帮助智能汽车根据实时环境情况做出准确的决策，赋予了智能汽车安全保险。但针对L2＋及以上智能驾驶系统的感知需求，传统毫米波雷达存在难以有效解析目标轮廓、类别，以及角分辨率低等技术缺陷，而激光雷达高居不下的成本和车规化亦是业内待解的难题。如今，依托小于1°的高角分辨率，以及具备对目标的高度数据进行探测和解析的能力，全新一代的成像毫米波雷达可实现距离、方位、高度以及速度四个维度的信息感知，成为了雷达市场的竞争焦点。不难发现，大陆、采埃孚、安波福等国际巨头、以及部分国产毫米波雷达厂商已陆续推出4D成像雷达。高工智能汽车研究院预计，4D成像雷达将从明年初开始小规模前装导入，预计到2024年，定点/搭载量有望突破百万颗，到2025年占全部前向毫米波雷达的比重或超过40%。从技术方案角度看，随着雷达芯片方案商开始新一波硬件技术的迭代升级，在下一代高分辨率、毫米波成像雷达赛道，新入局者与传统雷达巨头第一次站在同一起跑线上。2022年，位于上海张江的高科技企业赛恩领动，针对自动驾驶L3+系统需求，立足基于成像及AI算法的高性能毫米波雷达业务，顺势入局自动驾驶感知赛道。成立仅1个月，这家企业就获得了天使轮融资，仅4个月就完成了成像雷达A样机开发；预计2022年底将发布硬核成像雷达新产品。
赛恩领动产品示意图面向未来毫米波成像雷达的千亿级市场，如何最大程度挖掘其技术优势，打造高性价比感知方案？赛恩领动正加紧修炼内功并尝试交出一份答卷。
以技术壁垒为入局契机可见，被定义为自动驾驶“黑科技”，4D成像毫米波雷达的发展势头尤为强劲。目前，业内有关4D成像雷达的应用，主要集中在两个方向：一方面替代传统无俯仰角分辨能力的毫米波雷达，满足ADAS对传感器性能的要求；另一方面则是面向高阶自动驾驶，支持HWP、TJP、NGP等L3领航功能，以及提升L4级无人驾驶Robotaxi、Robotruck的感知性能。“如今L3、L4的自动驾驶不再是几十台车在封闭道路做测试了，而是有小规模的车队开始在开放道路试运营，也许几年之后大家都能随时随地体验到L3级以上智能驾驶，自动驾驶进入到规模化阶段，这也促使车厂和Robotaxi企业必须深入思考感知系统的性价比问题。”赛恩领动创始人兼CEO李旭阳博士表示。按照业内人士测算，从L2+到要求最高的L5，每辆车可能需要超过8个成像雷达传感器。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。不难发现，成像雷达所带来的巨大潜在的市场和雷达技术革命，吸引了国内外的新老玩家争相入局。在德国卡尔斯鲁厄理工学院硕博6年，研究过多种雷达体制、射频天线与雷达成像技术；毕业后，作为技术负责人在博世德国完成第五代和预研第六代成像雷达产品、推动L4/5 Robotaxi多传感器系统量产化近7年；李旭阳不仅熟练掌握了传感器的设计、天线、波形设计、系统架构的关键技术，又具有多年量产实践经验。“创业没有早晚，只有时间点是否合适，智能驾驶领域仍然充满新的机会。”2021年底，4D成像雷达概念爆火，传统毫米波雷达的瓶颈愈加凸显，李旭阳敏锐地意识到属于成像雷达的时代即将开启，2022年初随即组建赛恩领动。据悉，赛恩领动多位核心团队成员都拥有电磁场与电磁波、雷达信号处理、感知算法、人工智能等方向的留洋博士学位，并在global Tier1从事过最近一代的成像雷达与ADAS系统研究。诚然，成像毫米波雷达作为车规级安全件，需要有足够的时间完成从系统设计、算法开发、生产工艺设计、测试到验证环节，其开发周期较长。因此，要想打造一款高性能毫米波雷达并非易事。“成像雷达的底层设计难点与挑战，主要集中在波形设计、天线系统和超分辨测角。”据李旭阳介绍，完成高性能的测速、测距、水平和俯仰测角的整体满足设计指标的方案，需要极强的车载雷达系统设计、雷达信号处理、信道建模等功底。而深入洞悉行业痛点，顺势解决行业痛点，也意味着迎来机会。
赛恩领动单帧点云输出效果
赛恩领动成像雷达的设计首先实现了高性能4D点云输出，使用空间与多普勒联合变换技术，解决了传统TDMA（Time Division Multiple Access）导致发波周期过长的问题，同时避免了DDMA（Doppler Division Multiple Access）带来的速度模糊度和相位一致性与校准的量产难题。并解耦了多目标能量干涉问题，极大提升了超分辨测角的分辨率和旁瓣抑制能力。据了解，赛恩领动的成像雷达可以实现对汽车检测距离超过400米，水平角度分辨率接近0.5°的高性能。
依托AI和高性价比感知系统扎根市场要想在智能汽车细分赛道占据一席之地，筑起独家技术壁垒尤为关键。如今，市面上的成像雷达主要包含两类技术方案，一种是毫米波雷达企业自主研发多通道阵列射频芯片组、雷达处理器芯片和基于人工智能的后处理软件算法。另一种则立足传统雷达芯片供应商的解决方案，通过多芯片级联，或者软件算法来实现密集点云输出及识别。从智能汽车的发展历程来看，小型化、轻量化依旧是主旋律。若将77G和79G标准雷达芯片通过二级联/四级联/八级联物理上增加实体天线MIMO系统，虽然能显著提升角分辨率和测距能力，但由此打造的4D成像雷达不仅尺寸大、功耗高，而且天线间容易互相干扰，难以提升信噪比。而将多发多收天线集中在一颗芯片，本质上仍是通过芯片拼接、增加实体天线来提高分辨率，与级联方式相比，虽然能显著缩小芯片体积，但无法缩小天线阵列的面积，以至于难以缩小雷达尺寸，且依旧难突破低信噪比局限。可见，通过增加收发天线、芯片等硬件提升成像毫米波雷达的性能指标，缺乏一定的技术含量和竞争力，也进一步提高了产品成本。因此，突破软件算法难题，打造高性价比方案，成为了成像雷达的新一轮竞争焦点。“以打造高性价比毫米波成像雷达感知系统为目标，在现有芯片、同等硬件条件下，结合对雷达系统、波形、算法的理解，实现更好的底层信号处理效果，引入深度学习，提取出更多更准确的量测及目标分类信息，达到业界领先水平。”有关如何打造赛恩领动的企业竞争优势，李旭阳胸有成竹。他表示，成像雷达所提供的信息精简且量巨大，如何把这些重要的、多维度的但又不是极度致密的点云，通过结合建模与深度算法学习的方式，在感知层对目标的精准分类、稳定感知，是赛恩领动在不断探索的方向，也是其竞争优势之一。比如，赛恩领动将4D点云信息，通过改进经典的目标跟踪、成像以及AI的技术，实现了带目标分类的4D Tracker和高精度的可通行区域。
除了掌握硬核算法，有关产品布局逻辑，赛恩领动也有其独特思考，即从基础点云数据做起，精于算法，不止于算法，进而全面打造出毫米波成像雷达感知系统，做到性能的领先性、工程的卓越性。“目前，市场上的成像雷达的点云性能还参差不齐，若是点云性能还没做好就着急推进下一步，成像雷达的感知性能一定受限，其市场推广也会起到负作用。”在李旭阳看来，从点云数据做起，强化感知和AI算法能力，才是在雷达感知市场走得又快又稳的关键。此外，无限贴近客户、贴近市场也是赛恩领动的重要策略之一。李旭阳坚信，立足成像雷达的传感器优势，从客户的痛点场景出发，与主机厂保持紧密沟通，最大程度解决客户的感知诉求，既是赛恩领动的使命，也是成像雷达的最大价值。现在看来，在愈加激烈的雷达市场竞争中，谁能练就行业领先的“金刚钻”，率先取得成像雷达的性价比优势，谁就能掌握下一轮雷达革命的主动权。而深谙智能汽车雷达感知系统发展脉络，赛恩领动的蓝图愈加清晰。未来三年，在软硬实力的持续加码下，赛恩领动将继续聚焦高性价比的成像及AI毫米波雷达，不断更新迭代竞争力产品，抢占技术制高点。
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