目前雷达市场有两大重要变化：一是毫米波雷达技术从之前的SiGe转型到RFCMOS，第二个关键变化是24GHz传感器正被77GHz传感器取代，这是推动4D毫米波雷达成本持续降低的主因。今年2月，Twitter博主Greetheonly发布特斯拉HW 4.0的实物图片，指出该产品具备至少两个以太网接口。此前，特斯拉曾向FCC递交毫米波雷达相关文件。该产品采用由6发射通道、8接收通道组成的射频芯片组，工作频率为76-77GHz，业界普遍推断该产品为4D毫米波雷达。
特斯拉HW 4.0(图源：Twitter博主Greetheonly)
何为4D毫米波雷达
所谓“4D毫米波雷达”，通俗地讲，就是与现有的传统毫米波雷达相比，其在水平和俯仰方向上的分辨率得到了极大提高，可以在任何光照或天气条件下，将雷达的功能从测量距离、速度、水平方位角扩展到涵盖距离(Range)、方位(Azimuth)、俯仰角(Elevation)和相对速度(Velocity)的测量，显著增强了雷达的性能。如果用数字加以定量描述，以4D毫米波成像雷达为例，它可以实现超过300米的探测距离，可以在水平和俯仰方向上达到小于1度的分辨率，输出类似激光雷达的点云。也就是说，4D成像雷达可以用很高的分辨率去探测物体的距离、速度、水平角度和高度，并通过点云对环境和目标的轮廓进行描述并分类，从而满足L2+ ADAS系统的需求。当然，也只有这样，它才能够不仅可以“理解”水平面，还可以“理解”垂直平面，真正把前方探测到的物体轮廓大概描绘出来，从而帮助车辆判断是在物体“下方”还是“上方”行驶，从而解决传统毫米波雷达无法有效识别静止物体、测量角度误差范围较大的问题。从应用场景来看，L1级别目前需要实现自适应巡航控制(ACC)或者自动紧急制动(AEB)功能，这样的系统通常搭载1颗前向长距离雷达与摄像头组合，后向功能中的盲区检测(BSD)、变道辅助系统(LCA)等功能则需要2颗后角雷达；到了L2级别，通常需要再额外多加装两颗前角雷达，以实现前向横穿预警、带转向的AEB、自动泊车等功能，并与数颗摄像头(≥4)一起实现360度车辆环视。在L2+/L3以上级别，摄像头(6-8)和雷达传感器(5-10)的数量会进一步增多，对传感器性能的要求也大幅提升。例如在L1、L2级别时，前向雷达只需具备辨别车辆或行人的能力即可，而到了L3+级别时则需要包括4D成像雷达在内的更高性能的雷达产品。
图源：NXP
持续向中低端车型渗透
目前雷达市场有两大重要变化：一是毫米波雷达技术从之前的SiGe转型到RFCMOS，第二个关键变化是24GHz传感器正被77GHz传感器取代，这是推动4D毫米波雷达成本持续降低的主因。毫米波雷达核心元器件包括MMIC、专用处理器和PCB，占BOM比重分别为20%、30%、10%，得益于MMIC芯片工艺的不断改进下，车载毫米波雷达系统成本已经持续下行至初代工艺对应成本的30%。1990-2007年间，毫米波雷达主要采用砷化镓(GaAs)工艺，费用昂贵，多用于高频高功率应用，且由于金属层少，芯片集成度低，需要大量芯片搭建毫米波射频前端(7-8颗MMIC/3-4颗BBIC)，导致雷达模块体积和价格不具备吸引力；2007-2017年，锗硅(SiGe)工艺逐渐开始成熟，系统所需射频芯片数量大幅下降(2-5颗MMIC/1-2颗BBIC)，雷达体积也逐渐缩小，推动了毫米波雷达在汽车ADAS系统上的应用。但价格仍然较贵(上百美金)，除了高端车系，SiGe工艺的77GHz产品还是难以满足大批量应用；而从2017年至今，低造价、高集成的CMOS工艺已经使雷达射频芯片数量减少到1颗MMIC/1颗BBIC。
汽车毫米波雷达CMOS工艺爆发期已到(图源：加特兰微电子)
中信证券预计2025年悲观/中性/乐观情况下国内4D毫米波雷达市场空间分别为23.2亿/30.3亿/36.8亿元，4D前向雷达和4D角雷达在L2级别中的渗透率分别为5%/6%/10%和2%/5%/6%，2030年国内4D毫米波雷达市场空间分别为106.2亿/146.1亿/150.1亿元。(文中的悲观/中性/乐观分别指：4D毫米波雷达仅渗透至搭载或计划搭载激光雷达的车型；4D毫米波雷达将渗透至搭载智能驾驶域控制器的L2级别车型；4D毫米波雷达的潜在渗透范围进一步拓展至L2级别所有车型)另一方面，现阶段激光雷达的产品单价约600-2000美元，采埃孚、大陆集团等tier1 的4D毫米波雷达约为150-200美元，相比激光雷达性价比优势显著。价格方面，由于雷达获得国产突破，价格方面也将继续走低。中信证券方面预计2025/2030年4D前向雷达的单价分别为945/662元，4D角雷达的单价分别为378/265元；申万宏源则预计4D成像雷达单价有望从1500元下降至1000元。多种技术路线并存
目前，4D毫米波雷达的主要包括级联、集成芯片、级联+虚拟孔径成像3种技术方案：1）级联方案基于成熟的标准雷达芯片打造，前期开发难度低，大陆集团、采埃孚、华域汽车等供应商均采用此方案。但由于级联方案由多颗芯片级联而成，产品尺寸较大、功耗较高。另一方面，天线之间存在互相干扰的问题，零部件供应商需要解决信噪比较低的问题。例如恩智浦4D成像雷达方案就由多颗级联TEF82xx雷达射频芯片，并结合S32R45或S32R41雷达处理器芯片所构建，可实现360度环绕感知，从而满足L2+级至L5级的自动驾驶需求。该方案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，可实现对汽车周围宽广视场的同时感测。
图源：NXP
2019年，TI推出了自己的毫米波雷达系统级联方案。通过将四个3发4收的单个MIMO芯片级联方案构成12发16收的MIMO雷达阵列，将雷达系统的虚拟通道数从12提升到了192，其水平角度分辨率可达到1.4°，俯仰角度分辨率可达到18°的效果。2）集成芯片方案将多发多收天线集成在一颗ASIC芯片中，能够大幅缩小产品体积，但芯片尚未完全成熟，成本较高。根据Vehicle 数据，现阶段集成芯片方案的4D 毫米波雷达单价约为300-400美元，级联方案则为150-200美元。以色列Arbe为该芯片的头部供应商，该公司开发出了目前最大的48发48收级联雷达系统方案，其虚拟通道数可以达到惊人的2304个。但他们采用的是自研专用处理器，并在其中增加了独有的雷达信号处理硬件加速模块，以更好的解决成像雷达系统中数据高吞吐量的问题。3）级联+虚拟孔径成像方案级联+虚拟孔径成像方案在标准雷达芯片的基础上，借助虚拟孔径成像算法进行相位调制，使得每根接收天线在不同时间产生不同的相位响应，从而将原有物理天线虚拟至十倍甚至数十倍，角分辨率能够从10°提升至1°。与级联方案相比，该方案使用的芯片数量更少，有利于缩小产品尺寸，降低产品功耗，但技术壁垒较高，现有参与者以傲酷和几何伙伴为主。国内多家供应商展开布局
南京隼眼科技目前通过单芯片就可以实现高达300米的探测距离和优于0.1度的角精度。而在5H交通雷达(即全息感知、超高智能、超精、超分辨和超距离)方面，实现了超过1500米的检测能力，角精度优于0.1度，角分辨率优于0.6度，可以同时覆盖10-14个车道，代表了业内领先水平。经纬恒润基于Arbe雷达芯片组开发的4D毫米波雷达，具有48路发射和48路接收通道，探测距离达350m，并可实现方位向1°和俯仰向1.5°的真实孔径分辨率，能够满足L2+及以上级别智能驾驶系统的需求。公司已于2022年11月向Arbe 订购34 万个雷达芯片组，计划应用于2023年和2024年的4D毫米波雷达量产产品。威孚高科同样基于Arbe雷达芯片组开发集成芯片方案的4D毫米波雷达产品。公司官网显示，公司于2021年实现4D毫米波雷达的首批原型样件试制和交付，目前处于技术研发和市场应用快速发展阶段，并已获得干线物流项目定点。华域汽车拥有2大产品系列：LRR30两片级联成像雷达和4片级联成像雷达LRR40，可以达到350米的距离，水平和俯仰实现1度和2度的分辨率，FOV可以进一步扩展到±75度，盲区可以进一步缩小。
华域4D雷达产品
保隆科技规划了24发12收和48发48收两款4D毫米波雷达，正处于开发测试阶段。上述产品的最远探测距离达300m，水平/垂直视场角分别为110°/30°，并可实现方位向1°和俯仰向1.6°的真实孔径分辨率。为升科开发的高角度分辨率雷达可得到小于1度的水平角分辨率，以及小于2度的垂直角分辨率，通过角分辨率的提升，使得雷达侦测距离大于300米、输出数据速率达到20FPS，并使雷达每秒提供8万个点云。不要只关注数量
2022年乃至今后几年内，汽车毫米波雷达数量的增加肯定是不争的事实。但有业内专家指出，毫米波雷达即便发展到4D雷达或4片级联雷达，也还远远没有走到所能达到的尽头。比如过去雷达最大的缺点是分辨率不足，现在通过更多芯片级联将分辨率提升到足够高的程度后，发现更突出的问题是动态范围不足。另一方面，从当前的发展趋势来看，毫米波雷达除了应用于自动驾驶上，也在快速地向大交通、智能交通演进。这就必然涉及到车路协同，即“聪明的车”和“智慧的路”的协同，但协同的方式将呈现多样化，既有通信，未来也有可能通过感知实现。除了数量增加之外，车载毫米波雷达还需要思考的问题包括：如何继续提升其在探测距离、距离分辨率、角度分辨率(包括俯仰方向)、检测和区分小目标等方面的能力？如何实现相同性能条件下更低的功耗？如何在中短距离雷达应用中实现射频前端和雷达处理器，甚至是天线与芯片封装的集成，用来进一步降低系统成本，方便系统设计和应用？如何利用AI和深度学习进一步提高毫米波雷达自主学习、自我演进的能力？等等。但“行则将至”。尽管自动驾驶级别不同，市场也有很多细分，不存在一刀切的传感器市场，然而毋庸置疑的是，以毫米波雷达、摄像头和激光雷达为代表的传感器已经成为自动驾驶的灵魂所在，它们正在迎来一个快速的发展和迭代周期。
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