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4D 毫米波雷達將成標配，但車企應用尚不明確
💡4D 雷達即將成為標配，了解如何將此感測器數據整合至您的自動駕駛系統中。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
4D 雷達將成為新一代 ADAS 的標準配備。
為什麼重要
轉向 4D 雷達將迫使自動駕駛系統中的感測器融合演算法進行重新設計。
下一步行動
審視您的感測器融合架構以納入 4D 雷達點雲數據，重點關注低能見度環境下的邊緣場景偵測。
誰應關注：Developers & AI Engineers
關鍵要點
- •4D 雷達將成為新一代 ADAS 的標準配備。
- •解決了攝影機和光達在隧道障礙物等特定場景下的局限性。
- •車企目前缺乏明確的技術部署策略。
🧠 深度解析
Web-grounded analysis with 28 cited sources.
🔑 增強重點摘要
- •4D毫米波雷達透過增加高度（俯仰角）資訊，將傳統的距離、方位和速度三維數據擴展為四維，使其能夠生成類似光達（LiDAR）的3D點雲，同時在惡劣天氣條件下（如雨、雪、霧）保持卓越的穿透性，彌補了攝影機和光達的局限性。
- •相較於傳統毫米波雷達，4D雷達透過增加實體或虛擬天線數量，並結合MIMO（多輸入多輸出）技術，顯著提升了角分辨率，能夠更精確地描繪物體輪廓，並區分行人、自行車和車輛等不同目標。
- •4D毫米波雷達的成本效益顯著優於光達，其成本約為光達的10%至20%（單個4D雷達約80-100美元），使其成為L2/L2+級自動駕駛系統中更具經濟吸引力的感知解決方案。
- •中國《智能網聯汽車組合駕駛輔助系統安全要求》強制性國家標準（預計2027年1月實施）的發布，將4D毫米波雷達推向智能駕駛的核心地位，特別是在遠距離靜止障礙物、隧道內拋錨車輛和低矮目標物等攝影機和光達表現不佳的關鍵安全場景中。
- •特斯拉在其HW4.0自動駕駛平台中重新引入4D毫米波雷達，推翻了其早期純視覺方案的立場，這標誌著業界對4D毫米波雷達技術在實現高階自動駕駛方面的重要性和實用性達成了更廣泛的共識。
📊 競品分析▸ Show
| 供應商/方案 | 技術路線/特點 | 偵測距離 | 角分辨率 | 備註 |
|---|---|---|---|---|
| 大陸集團 (Continental) ARS540 | 多晶片級聯 | 300米以上 | 高分辨率 | 全球首款量產4D成像雷達，寶馬iNext採用 |
| 采埃孚 (ZF) PREMIUM 4D | 多晶片級聯 (192通道) | 350米 | 傳統雷達的16倍 | 已獲上汽集團訂單，R汽車ES33應用 |
| 安波福 (Aptiv) FLR4+ | 多晶片級聯 | 300米以上 | 支援高程目標識別 | 強調具吸引力的性價比 |
| Arbe Robotics Phoenix | 單晶片超大規模虛擬陣列 | 300米 | 1°方位角分辨率 | 實時處理2304個虛擬通道數據 |
| 傲酷 (Oculii) FALCON/EAGLE | 虛擬孔徑成像技術 (軟體算法) | 寬FOV | 提高20-50倍角分辨率 | 不改變原有硬體基礎上提升性能，與海拉、通用、戴姆勒等合作 |
| 華為 (Huawei) | 多晶片級聯 | 280米 (升級後) | 成像精度提升4倍 (升級後) | 2021年發布高分辨率4D成像雷達，2024年發布升級版 |
| Uhnder S80/S81 | 單晶片數字成像雷達 | - | 96個MIMO通道 (S81) | 首個通過汽車級認證的4D數字成像雷達晶片，已量產 |
🛠️ 技術深入
- 工作原理: 4D毫米波雷達主要採用調頻連續波（FMCW）技術，透過發射和接收毫米波信號，計算出目標的距離、速度、方位角和俯仰角（高度）等四維信息。
- 分辨率提升: 透過增加物理天線陣列的數量或利用MIMO（多輸入多輸出）技術創建大規模虛擬天線陣列，顯著提升了水平和垂直方向的角分辨率，從而生成更密集的點雲數據。
- 點雲輸出: 4D雷達能夠輸出高密度的點雲數據，類似於光達，可以清晰地呈現目標物體的輪廓、邊緣和形狀，並透過深度學習算法區分不同類型的目標（如行人、自行車、汽車）。
- 核心組件: 主要由射頻MMIC（單片微波積體電路）晶片、高頻PCB板和數位信號處理器組成。MMIC負責產生、放大和接收毫米波信號，處理器則進行複雜的數據運算和成像算法。
- 技術路線: 主要分為三種：
- 多晶片級聯 (Multi-chip Cascading): 將多個MMIC晶片級聯以形成大規模虛擬陣列，是目前主流方案，如大陸集團、采埃孚、博世、華為等。優點是技術較成熟，開發難度較低；缺點是成本、功耗和體積較大，且面臨PCB板翹曲、中頻同步等量產挑戰。
- 單晶片集成 (Single-chip Integration): 在單一ASIC晶片上實現超大規模虛擬陣列，旨在降低成本、功耗和體積，如Arbe、Mobileye、Uhnder等。
- 虛擬孔徑成像 (Virtual Aperture Imaging): 主要透過軟體算法在MIMO天線基礎上虛擬出更多天線，大幅提升角分辨率，如Oculii。
- 數據融合: 4D毫米波雷達的點雲數據可與攝影機圖像數據進行融合，實現對周邊複雜環境的3D實時建模，並精確監控目標物的距離和速度，彌補攝影機在惡劣環境下的不足。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
4D毫米波雷達將加速L2+及L3級自動駕駛的普及。
其全天候感知能力和相對較低的成本，使其成為實現高階輔助駕駛功能的關鍵傳感器，尤其是在惡劣天氣和複雜場景下，能有效彌補視覺和光達的不足。
4D毫米波雷達將推動汽車傳感器融合方案的演進。
儘管其性能大幅提升，但仍需與攝影機和激光雷達互補，透過多傳感器融合技術，以實現更全面、精確和魯棒的環境感知，特別是在高階自動駕駛場景中。
中國本土4D毫米波雷達供應商有望實現彎道超車。
中國智能電動汽車市場的快速發展、完善的供應鏈體系以及對國產化替代的需求，為本土廠商提供了加速產品上車和技術創新的機會。
⏳ 時間線
2014-XX
傲酷 (Oculii) 開始投入4D成像雷達研發。
2019-XX
特斯拉執行長伊隆·馬斯克曾公開表示放棄毫米波雷達；同年，Arbe Robotics推出其Phoenix 4D雷達。
2020-XX
Waymo發布其第五代感知系統，其中包含為自動駕駛客製化的4D成像雷達。
2021-XX
大陸集團 (Continental) 與賽靈思 (Xilinx) 聯合發布全球首款可量產的4D成像雷達ARS540；華為也發布了其高分辨率4D成像雷達。
2022-XX
Uhnder發布首個通過汽車級認證的4D數字成像雷達晶片S80並實現量產。
2023-XX
特斯拉在其HW4.0自動駕駛平台中重新導入4D毫米波雷達。
2024-XX
蔚來子品牌樂道L60等車型開始量產搭載4D成像雷達；華為發布升級版高精度4D毫米波雷達。
2025-09
中國工業和信息化部就《智能網聯汽車組合駕駛輔助系統安全要求》強制性國家標準公開徵求意見。
2025-12
《智能網聯汽車組合駕駛輔助系統安全要求》強制性國家標準發布，並預計於2027年1月1日實施。
📎 來源 (28)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
- eagle-driver.com
- eeworld.com.cn
- ofweek.com
- chinaaet.com
- sina.cn
- stcn.com
- jgvogel.cn
- avnet.com
- eefocus.com
- mirrormedia.mg
- 42how.com
- tmtpost.com
- sina.com.cn
- pday.com.cn
- cnyes.com
- dfcfw.com
- smartautoclub.com
- icgu.com
- cmpe360.com
- mwradar.com
- keymotek.com
- csdn.net
- larcomse.com
- blogspot.com
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- smartautoclub.com
- google.com
- 51cto.com
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