4D毫米波雷達，能否成為自動(dòng)駕駛的破局者？

今年，政策的推動(dòng)和新能源汽車(chē)的活躍，讓智能汽車(chē)市場(chǎng)規模及滲透率顯著(zhù)提升。

根據羅蘭貝格數據顯示，2020年我國L2及以上級別的ADAS系統滲透率僅為9%，今年一季度L2級自動(dòng)駕駛乘用車(chē)滲透率達23.2%，較2021年一季度7.5%大幅提升，預計到2025年，L2及以上級別的ADAS系統滲透率可達到40%。

但是L2級別滲透率的提升似乎改變不了行業(yè)對L4級別自動(dòng)駕駛所持的悲觀(guān)情緒，Argo AI巨虧，Cruise發(fā)展緩慢，Waymo的估值從最高1750億美元下跌到了300億美元…L3、L4級別自動(dòng)駕駛遲遲無(wú)法落地讓自動(dòng)駕駛研發(fā)公司們普遍遭到了資本和市場(chǎng)的冷遇。而這其中最關(guān)鍵的一點(diǎn)原因就是感知系統的局限，無(wú)論是特斯拉的純視覺(jué)方案還是其他車(chē)企的多傳感器融合感知方案，都未見(jiàn)實(shí)質(zhì)性的突破。

提升自動(dòng)駕駛的感知系統，成了當下車(chē)企及技術(shù)供應商們首要解決的問(wèn)題。

硬件堆疊的“無(wú)用功”

市面上大多數車(chē)企及造車(chē)新勢力選擇的都是多傳感器融合感知方案，因為不同的傳感器擁有不同的優(yōu)劣勢，所以多種傳感器同時(shí)作用、相互配合，共同對信息進(jìn)行獲取和分析，能夠彌補單一傳感器本身存在的缺陷。這就是感知融合，我們看到，即使是特斯拉，也開(kāi)始下場(chǎng)研制自己的毫米波雷達，不再執著(zhù)于曾經(jīng)的純視覺(jué)方案。

不過(guò)，傳感器數量的增多似乎成了車(chē)企智能化宣傳的一個(gè)“噱頭”，這使得很多企業(yè)開(kāi)始堆疊硬件，以為這樣可以讓自動(dòng)駕駛“看”得更清。

如理想L9，標配旗艦級ADMax智能駕駛系統包括1顆前向128線(xiàn)激光雷達、6顆800萬(wàn)像素攝像頭和5顆200萬(wàn)像素攝像頭，以及1顆前向毫米波雷達和12顆超聲波傳感器，整車(chē)為25個(gè)視覺(jué)傳感器；蔚來(lái)汽車(chē)的自動(dòng)駕駛系統中，優(yōu)先級最高的是激光雷達和11個(gè)攝像頭；在埃安L4測試車(chē)上，甚至出現了搭載6顆激光雷達的處理方案。

高階自動(dòng)駕駛的實(shí)現真能通過(guò)傳感器堆疊實(shí)現嗎？且不說(shuō)傳感器增多造成的整車(chē)能耗大幅上升，汽車(chē)的感知能力和智能化體驗就提升了嗎？這顯然是一個(gè)誤區。

以搭載三顆激光雷達的廣汽埃安AION LX Plus和搭載雙激光雷達的小鵬P5為例，盡管前者把智能化作為產(chǎn)品主打的一個(gè)賣(mài)點(diǎn)，可在智能化配置（ADiGO 4.0智駕輔助系統）上，依然停留在高速NDA增強版以及城市NDA功能內。

激光雷達是新能源汽車(chē)最熱門(mén)的配置之一，但不同的激光雷達自然也有性能的差異，其他傳感器也是如此。如今，車(chē)企不斷堆疊傳感器的數量來(lái)提升自動(dòng)駕駛的感知能力，這在硬件性能沒(méi)有改善或突破之前，可能只是增加了營(yíng)銷(xiāo)的噱頭，而且這種趨勢可能也會(huì )驅使激光雷達的生產(chǎn)商們更側重降低成本以提升銷(xiāo)售量，而非產(chǎn)品升級。

堆疊硬件還存在一個(gè)現實(shí)的問(wèn)題，即成本。激光雷達是目前應用于車(chē)上的感知元件中造價(jià)最昂貴的，一顆高性能激光雷達的價(jià)格接近一萬(wàn)元，最便宜的也要三四千，雖然各大廠(chǎng)商都在試圖將激光雷達的價(jià)格進(jìn)一步降低，可業(yè)內人士表示，激光雷達的降價(jià)仍未達預期。

換句話(huà)說(shuō)，如果安裝多個(gè)激光雷達，那整車(chē)的價(jià)格必然大幅提升，這于產(chǎn)品的市場(chǎng)競爭力極為不利。

感知系統升級建立于產(chǎn)品突破

隨著(zhù)自動(dòng)駕駛功能在汽車(chē)應用的普及，汽車(chē)傳感器市場(chǎng)一直在保持快速增長(cháng)，但既然盲目堆疊傳感器無(wú)法真正提升智能汽車(chē)的感知能力，那么產(chǎn)品自身的性能創(chuàng )新和升級就成為了唯一的突破口。尤其是當前性?xún)r(jià)比高的產(chǎn)品及技術(shù)方案更受到主機廠(chǎng)的青睞，所以傳感器相關(guān)企業(yè)往往面臨兩個(gè)選擇，一個(gè)是在不增加成本的前提下提升性能，另一個(gè)是在保持性能的同時(shí)降低成本。

這也是為什么行業(yè)內開(kāi)始討論4D毫米波雷達能否成為激光雷達的“平替”。

眼下4D毫米波雷達的賽道上，已經(jīng)開(kāi)始涌入越來(lái)越多的參與者，既包括大陸集團、采埃孚、安波福、博世這樣的傳統國際巨頭，它們壟斷了中國80-90%的市場(chǎng)，也有像復睿智行這樣的新入局者，期待通過(guò)自主研發(fā)推動(dòng)毫米波雷達的國產(chǎn)化替代升級。近日，復睿智行在上海舉行了一場(chǎng)產(chǎn)品發(fā)布會(huì )，其自主研發(fā)的高性能4D毫米波雷達首次對外公布，這也是復睿智行感知解決方案的“殺手锏”。

在產(chǎn)品層面，不同于市面上主流的3發(fā)4收雷達，復睿智行研發(fā)的“哥倫布”是第一款使用4發(fā)4收解決方案的雷達。在探測能力和角分辨能力上，哥倫布雷達分兩個(gè)版本：前雷達和角雷達，前者最大探測距離高達300米，是市場(chǎng)上非成像當中能夠實(shí)現的最大距離，水平角分辨率低至2.5°，垂直角精度±1.0°；后者探測距離超過(guò)200米，水平視場(chǎng)角達160°，水平角分辨率低至4.8°。

從參數上看，哥倫布雷達的探測距離和探測能力得到了大幅度提升，可以對標國際頭部廠(chǎng)商的最新一代產(chǎn)品。以川速微波推出的77GHz增強版AVP角雷達為例，集成角雷達模式和4D點(diǎn)云模式，水平角探測范圍±75°，俯仰角探測范圍±15°，最遠探測距離為120米。

另外，值得一提的是哥倫布雷達的俯仰探測能力，因為使用了3層俯仰天線(xiàn)布局，俯仰探測性能兩倍于市場(chǎng)上主流的產(chǎn)品。

不過(guò)一旦越來(lái)越多的4D毫米波雷達被安裝在車(chē)上，雷達相互干擾的缺點(diǎn)就暴露出來(lái)。為了解決這個(gè)問(wèn)題，復睿智行一面采用了芯片支持影片加速的抗干擾檢測技術(shù)，另一面則通過(guò)算法去減少或者修正干擾帶來(lái)的影響，將智能抗干擾技術(shù)提高了3倍的穩定性。

當前毫米波雷達的發(fā)展已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)入國產(chǎn)替代的階段，較好的波形設計能力和天線(xiàn)設計能力只是一款4D毫米波雷達的基礎，日漸激烈的市場(chǎng)競爭將會(huì )更加考驗國內廠(chǎng)商的自主研發(fā)能力。而哥倫布雷達全面的、綜合的性能提升，可以說(shuō)恰恰對外展示了復睿智行在自動(dòng)駕駛感知系統上的硬件研發(fā)能力。

而且，復睿智行聚焦硬件單品，把產(chǎn)品性能做到極致，然后再造一個(gè)感知系統，這與堆疊硬件的做法相反，為感知系統提升、獲取更多的數據提供了新的思路。

當然，4D毫米波雷達性能升級，不是說(shuō)替代激光雷達，而是為主機廠(chǎng)提供更具性?xún)r(jià)比的解決方案，減少他們對激光雷達在數量和質(zhì)量上的要求，滿(mǎn)足他們對降低成本的迫切需求。

從成本來(lái)看，4D毫米波雷達的成本和傳統毫米波雷達成本相近，約為激光雷達的1/10。目前，“視覺(jué)+毫米波雷達”的L2級視覺(jué)方案已能壓低到2000元/套，而一些L3級的視覺(jué)方案，如果不需要那么高線(xiàn)束的激光雷達，使用高性能的毫米波雷達，可以極大地降低整車(chē)的成本。

據復睿智行CTO周軼所說(shuō)，“結合算法，我們至少可以節約50%的量產(chǎn)成本，幫助主機廠(chǎng)用一個(gè)比較好的價(jià)格去實(shí)現L2+或L3、L4的量產(chǎn)工作”。

軟硬件高度統一，為自動(dòng)駕駛搭建數字底座

盡管4D毫米波雷達以及圍繞4D毫米波雷達形成的感知解決方案還沒(méi)有真正進(jìn)入落地，但憑借性?xún)r(jià)比的優(yōu)勢，一旦有主機廠(chǎng)大規模搭載和使用4D毫米波雷達，后邊的企業(yè)很可能就會(huì )迅速跟進(jìn)。

不過(guò)，自動(dòng)駕駛的感知系統固然是通過(guò)攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達等硬件來(lái)承擔自動(dòng)駕駛汽車(chē)“看”的任務(wù)，可這其中也存在“看不見(jiàn)”的軟件成本，比拼智能感知方案同樣也是在比拼軟件能力。就像特斯拉的純視覺(jué)方案之所以功能強大，在于不斷創(chuàng )新和升級的視覺(jué)算法。

而目前來(lái)說(shuō)，多融合感知方案在硬件方面的實(shí)現不算太困難，主要困難是沒(méi)有足夠優(yōu)化的融合算法。

當前，市場(chǎng)上主流的算法走的是后融合的技術(shù)路徑，在后融合架構中，每個(gè)傳感器獨立地輸出探測數據信息，在所有的數據信息被處理后，再匯總最后的感知結果。舉個(gè)例子，不同傳感器進(jìn)行獨立感知，激光雷達看到的是一條柯基，毫米波雷達看到的是一條狗，而攝像頭看到的是一只小動(dòng)物，將這些信息匯總處理后，系統才做出綜合判斷。

很顯然，不同傳感器的獨立運作，是無(wú)法把不同傳感器優(yōu)劣互補的作用發(fā)揮出來(lái)的。比如攝像頭不擅長(cháng)判斷距離和位置，雷達不擅長(cháng)判斷顏色和紋理，系統需要對它們的信息進(jìn)行互相驗證，才能達到更高的可信度。

復睿智行提供的感知方案更傾向于前融合算法，即在原始數據層面把所有的傳感器信息進(jìn)行直接融合，根據融合后的信息實(shí)現感知功能。相比后融合算法，前融合算法可以大大提高檢測的高精度，避免對小目標的錯過(guò)，但是它也對技術(shù)供應商提出了更高的要求，比如算力，前融合技術(shù)需要直接處理原始數據，會(huì )消耗大量算力，同時(shí)硬件性能越高，才能獲取更完善的原始數據。

復睿智行自主研發(fā)的4D毫米波雷達，各項性能可以對標國際頭部廠(chǎng)商最新一代產(chǎn)品，處于全球領(lǐng)先地位，這為其打造更強大的前融合感知算法提供了領(lǐng)先的傳感器支持。再結合前融合算法，技術(shù)上可以說(shuō)能夠實(shí)現全路況、全天候、全場(chǎng)景和全目標的數據獲取和精準感知。

比如一些非常見(jiàn)目標，因為缺乏數據樣本，很可能無(wú)法被感知，而復睿智行采用前融合算法，即使攝像頭不知道目標是什么，毫米波雷達也知道它在哪里、以怎樣的速度在運行，補充了目標的信息。

為了更好地落地融合感知系統，復睿智行還研發(fā)了自己的域控制器，基于高算力SOC芯片，支持多路高清攝像頭、毫米波雷達和激光雷達的接入，與其感知融合算法形成軟硬件的高度統一。因此，我們可以看出，復睿智行基于4D毫米波雷達、前融合算法和域控制器，打造的是一套高性能、綜合性、相對完整的感知系統。

單車(chē)智能和車(chē)路協(xié)同，雙線(xiàn)并行

高性能的硬件和優(yōu)化的融合算法結合，將進(jìn)一步提升自動(dòng)駕駛感知系統的信息獲取能力，使其看得更清楚，為控制決策提供更多的數據參考。但需要認清的是，即使多傳感器融合感知方案具有較大的可行性，可很多視覺(jué)感知的局限性仍沒(méi)有解決方案。

舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，無(wú)論是攝像頭還是雷達，都是基于生物感官的產(chǎn)物，且都搭載在車(chē)端，這就必然會(huì )有“盲區”的存在，即便系統再智能，也僅能在視覺(jué)范圍內做出快速精確的決策。再比如極端的雨雪天氣下，雨雪容易遮擋攝像頭或雷達設備，使它們無(wú)法正常工作，再完善的感知系統也無(wú)濟于事。

所以說(shuō)，視覺(jué)感知的局限，不是通過(guò)不斷提升單車(chē)智能化程度就可以解決，車(chē)路協(xié)同也因此作為自動(dòng)駕駛的另一條路徑而被不斷提起。

其實(shí)單車(chē)智能和車(chē)路協(xié)同不是相互排斥的，車(chē)路協(xié)同理論上能夠彌補當前單車(chē)智能不夠智能的缺陷，尤其是感知上，是目前突破視覺(jué)感知局限性所能想到的最可行方案。比如盲區的問(wèn)題，路側傳感器普遍位于高處，擁有比車(chē)載傳感器更開(kāi)闊的視野，感知范圍也更大，利用路側傳感器與自動(dòng)駕駛汽車(chē)的交互協(xié)同可有效避免視覺(jué)盲區。

復睿智行在提供智能駕駛融合感知方案的同時(shí)，也深入到車(chē)路協(xié)同，針對車(chē)聯(lián)自動(dòng)駕駛、智慧交管、全息路口、智慧停車(chē)、測試場(chǎng)等多元化場(chǎng)景定制了相應的解決方案。

比如智慧停車(chē)，目前主要是在智慧園區內，通過(guò)上線(xiàn)具有廠(chǎng)端增強感知能力的智慧停車(chē)場(chǎng)，在廠(chǎng)端用感知能力提供整個(gè)廠(chǎng)端的路徑規劃、廠(chǎng)端停車(chē)位的引導，包括一些目標物的識別、盲區的警示、鬼探頭的警示等等，來(lái)輔助單車(chē)智能，提升自動(dòng)泊車(chē)的效率和安全性。

針對車(chē)路協(xié)同，復睿智行在車(chē)、路兩端擁有的軟硬件自主研發(fā)能力，為其差異化解決方案提供了基礎。而除此之外，復睿智行的一大優(yōu)勢在于背靠復星集團，復星集團的布局幾乎覆蓋一條完整的汽車(chē)產(chǎn)業(yè)鏈，上下游企業(yè)之間進(jìn)行聯(lián)動(dòng)和協(xié)同，可以幫助其加快技術(shù)方案的實(shí)踐與落地。

更關(guān)鍵的是，發(fā)展車(chē)路協(xié)同的最大難點(diǎn)在于它不僅牽扯到諸多交通、法規、政策的要素，而且也需要各地政府部門(mén)、電信運營(yíng)商、云服務(wù)供應商等不同主體相互配合。復星集團的背書(shū)，可以幫助復睿智行更好地對接政府部門(mén)，相互協(xié)助，共同推動(dòng)智慧城市的步伐。

目前復睿智行在創(chuàng )立僅一年時(shí)間里，已先后攜手柳州、成都、武漢、南京、上海金橋等多地，開(kāi)啟交通智能網(wǎng)聯(lián)升級項目。

未來(lái)，自動(dòng)駕駛的實(shí)現是單車(chē)智能與車(chē)路協(xié)同的深度融合，兩條技術(shù)路線(xiàn)并行，或許也能打開(kāi)自動(dòng)駕駛的新局面。

來(lái)源：道總有理