特斯拉“重回”毫米波雷達(dá)：純視覺(jué)路線行不通 多傳感器超融合才有未來(lái)

2月16日，推特博主Greetheonly公開(kāi)了特斯拉HW 4.0硬件拆解信息，其中新出現(xiàn)了一項(xiàng)名為“Phoenix”的高精度雷達(dá)接口，名稱(chēng)正好和4D毫米波雷達(dá)公司Arbe的主打產(chǎn)品一樣，猜測(cè)該雷達(dá)或?qū)⒋钶d于特斯拉Model X等量產(chǎn)車(chē)型上。

特斯拉重啟雷達(dá)方案

自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的感知解決方案被分為兩大陣營(yíng)：一類(lèi)是“純視覺(jué)技術(shù)”陣營(yíng)，主要是以攝像頭為主傳感器實(shí)現(xiàn)感知數(shù)據(jù)收集；另一類(lèi)則是“組合傳感器”陣營(yíng)，以攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等傳感器進(jìn)行融合感知。

特斯拉作為“純視覺(jué)”解決方案的推動(dòng)者，一直拒用激光雷達(dá)：2021年5月，馬斯克官宣摒棄毫米波雷達(dá)；2022年10月，超聲波雷達(dá)也被特斯拉移除。馬斯克認(rèn)為自動(dòng)駕駛只需要視覺(jué)就能滿足需求。

與特斯拉不同的是，行業(yè)對(duì)純視覺(jué)技術(shù)路線多持謹(jǐn)慎態(tài)度，多感知融合方案始終是市場(chǎng)主流。因?yàn)橐曈X(jué)技術(shù)還是存在硬傷的，光線不好的時(shí)候出現(xiàn)看不清的情況；光線好也需要強(qiáng)大的AI技術(shù)才能做識(shí)別分析，技術(shù)門(mén)檻高。而多感知的超融合方案可以利用不同感知技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，提升自動(dòng)駕駛的安全性。

最新消息顯示，特斯拉向歐洲監(jiān)管機(jī)構(gòu)提交了車(chē)輛變更申請(qǐng)，證實(shí)最新自動(dòng)駕駛硬件HW 4.0即將量產(chǎn)上車(chē)。根據(jù)曝光的新文件，可以看到編號(hào)為“1541584”的毫米波雷達(dá)重新上車(chē)特斯拉，有人推測(cè)這是一款高分辨率的4D成像雷達(dá)，最快明年1月中旬就會(huì)對(duì)外發(fā)布。

特斯拉重拾雷達(dá)方案也表明，當(dāng)前純視覺(jué)方案還難以滿足安全冗余需求，多傳感器超融合仍是未來(lái)大勢(shì)所趨。

特斯拉的自動(dòng)駕駛核心依賴于自身的底層算法能力+視覺(jué)傳感器，但由于視覺(jué)方案對(duì)于一些corner case問(wèn)題無(wú)法解決，增加4D毫米波雷達(dá)目的是為了增加獲取障礙物距離信息，彌補(bǔ)攝像頭缺陷。

馬斯克此前曾表示過(guò)，如果雷達(dá)分標(biāo)率足夠高，那么效果會(huì)比純視覺(jué)效果更好。啟用Phoenix，特斯拉似乎找到了更高分辨率的雷達(dá)方案。

為何是4D毫米波雷達(dá)？

與激光雷達(dá)、攝像頭相比，毫米波雷達(dá)具備全天候探測(cè)能力，即使在雨雪、塵霧等惡劣環(huán)境條件下依舊可以正常工作，再加上可以直接測(cè)量距離、速度、角度等，成為自動(dòng)駕駛中重要的傳感設(shè)備之一。

毫米波雷達(dá)也被稱(chēng)為3D毫米波雷達(dá)，存在一些固有的缺陷 —— 顧名思義只能輸出距離、速度和角度信息，不具備測(cè)“高度”的能力。這使其很難判斷前方靜止物體是在地面還是在空中，在遇到井蓋、減速帶、立交橋、交通標(biāo)識(shí)牌等地面、空中物體時(shí)，無(wú)法準(zhǔn)確測(cè)得物體的高度數(shù)據(jù)，無(wú)法決策這些障礙物是否影響通行。

針對(duì)靜止物體，各家廠家簡(jiǎn)單粗暴，要么直接忽略，要么極大降低置信度。特斯拉也曾經(jīng)因“幽靈剎車(chē)”現(xiàn)象一直被人詬病，一度拋棄了毫米波雷達(dá)，而且還提出“純視覺(jué)方案”。那么，特斯拉為何“重回”毫米波雷達(dá)？

4D毫米波雷達(dá)增加的最顯著特性就是可以精確探測(cè)俯仰角度，從而獲取被測(cè)目標(biāo)真實(shí)的高度數(shù)據(jù)，也就是目標(biāo)物體在笛卡爾坐標(biāo)系下z軸方向上的距離。憑借這一特性，4D毫米波雷達(dá)可以“識(shí)別靜止物體”了，最短的那塊木板補(bǔ)上了。

除此之外，4D毫米波雷達(dá)在分辨率上也獲得極大提高，可通過(guò)高分辨率點(diǎn)云來(lái)感知汽車(chē)周?chē)h(huán)境，增強(qiáng)了環(huán)境測(cè)繪和場(chǎng)景感知的能力，有效地彌補(bǔ)了傳統(tǒng)毫米波雷達(dá)的性能短板。

傳統(tǒng)的毫米波雷達(dá)方案是3發(fā)4收的通道，不足以做4D的方案，所以采用了多通道方案，自然而然分辨率就會(huì)上升，它們是相輔相成的。以Arbe Phoenix為例，其水平和垂直分辨率分別為1°和2°，水平分辨率比普通3D毫米波雷達(dá)提升5-10倍。

成本也是影響自動(dòng)駕駛應(yīng)用普及的重要因素，車(chē)企能接受的自動(dòng)駕駛方案普遍成本要求只有幾千塊錢(qián)，但是現(xiàn)在很難做到。而根據(jù)近期供應(yīng)鏈消息，未來(lái)大規(guī)模量產(chǎn)情況下，4D毫米波雷達(dá)單價(jià)范圍為1000元-2000元，從成本上說(shuō)較激光雷達(dá)有明顯的優(yōu)勢(shì)，4D毫米波雷達(dá)最低僅為激光雷達(dá)的1/10。

雖然4D毫米波雷達(dá)還是研發(fā)階段，想要達(dá)到車(chē)規(guī)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)以及大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用，還是需要進(jìn)一步的開(kāi)發(fā)和測(cè)試。但隨著汽車(chē)電動(dòng)化、智能化浪潮的推進(jìn)，4D毫米波雷達(dá)或?qū)⒊蔀榧円曈X(jué)與激光雷達(dá)高階配置中間的高性價(jià)比可選方案之一，應(yīng)用前景廣闊，有望成為傳感器市場(chǎng)的下一個(gè)爆點(diǎn)。

除了特斯拉以外，其他車(chē)企也很有可能選擇4D毫米波雷達(dá)作為3D毫米波雷達(dá)的升級(jí)方案。因此，4D毫米波雷達(dá)廠商會(huì)一定程度瓜分傳統(tǒng)毫米波雷達(dá)廠商的訂單。機(jī)構(gòu)分析指出，4D成像雷達(dá)將從2023年初開(kāi)始小規(guī)模前裝導(dǎo)入，2024年定點(diǎn)/搭載量有望突破百萬(wàn)顆。

距離量產(chǎn)上車(chē)還有多遠(yuǎn)

4D毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)都屬于無(wú)人駕駛感知技術(shù)，它們之間的主要區(qū)別在于感知原理和工作方式。激光雷達(dá)采用激光束探測(cè)物體，通過(guò)測(cè)量光線反射的時(shí)間和強(qiáng)度來(lái)確定物體的位置和距離，具有精度高、分辨率高等特點(diǎn)；但是激光雷達(dá)在復(fù)雜環(huán)境中的工作效果受到干擾較大，且成本較高。

相比之下，4D毫米波雷達(dá)采用毫米波信號(hào)探測(cè)物體，可以在復(fù)雜環(huán)境中實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的感知效果；而且，毫米波雷達(dá)成本較低，且天氣環(huán)境對(duì)其的影響較小。此外，4D毫米波雷達(dá)還可以實(shí)時(shí)追蹤物體的運(yùn)動(dòng)軌跡，具有更好的動(dòng)態(tài)感知能力。

總之，4D毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)各有優(yōu)勢(shì)，可以根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行選擇和搭配使用。但4D毫米波雷達(dá)尚處于起步階段，距離成熟應(yīng)用仍有很長(zhǎng)的路要走。

如點(diǎn)云成像能力，據(jù)行業(yè)人士透露，2022年的4D毫米波雷達(dá)僅等效于8線及以下的激光雷達(dá)效果，目前也僅大致提升至等效16線激光雷達(dá)的效果；而目前激光雷達(dá)普遍在128線，兩者的差距仍較大，4D毫米波雷達(dá)短期內(nèi)無(wú)法替代激光雷達(dá)。

從分辨率來(lái)看，目前4D毫米波雷的水平角分辨率多為1°，而激光雷達(dá)的水平角分辨率可達(dá)到0.1°，4D毫米波雷達(dá)只能達(dá)到一些低端激光雷達(dá)的效果。

從自動(dòng)駕駛發(fā)展的路徑來(lái)看，特斯拉在L2+等級(jí)上選擇4D毫米波雷達(dá)是可以兼顧毫米波和激光雷達(dá)的部分性能的，但是如果升級(jí)到L3甚至更高等級(jí)上，4D毫米波或者攝像頭的成像質(zhì)量可能就更難以滿足需求。

實(shí)際上，研發(fā)4D毫米波成像雷達(dá)并非是一蹴而就的事。這里面，仍有許多難點(diǎn)需要不斷優(yōu)化和改進(jìn)。

· 首先，是天線通道的數(shù)量問(wèn)題。4D成像毫米波雷達(dá)主要是依靠增加芯片、天線等硬件來(lái)實(shí)現(xiàn)立體成像、提高角分辨率等功能，但同時(shí)也會(huì)因?yàn)樘炀€太多的問(wèn)題，導(dǎo)致之間互相干擾，噪聲很大。

· 其次，要面對(duì)芯片級(jí)聯(lián)的問(wèn)題。當(dāng)前4D雷達(dá)大多是兩片芯片級(jí)聯(lián)，通過(guò)一根同步信號(hào)保持頻率一致；但當(dāng)4片芯片級(jí)聯(lián)的時(shí)候，就需要3根同步線路，而這3根線路必須一模一樣。即便是在惡劣環(huán)境下（如溫度驟變，阻抗就會(huì)發(fā)生變化），也要做到匹配。

· 第三，是芯片發(fā)熱問(wèn)題。雷達(dá)本身功耗并不大，但由于在77GHz高頻段不停切換，就單點(diǎn)的發(fā)熱非常厲害，所以需要利用散熱膠把熱量分散出去，否則芯片本身的性能就會(huì)下降。

· 第四，是算法問(wèn)題。隨著天線通道的增多，4D雷達(dá)生成的點(diǎn)數(shù)也會(huì)增加，處理計(jì)算量會(huì)變大，繼而對(duì)算法的復(fù)雜度要求也將隨之提升。

而對(duì)于算法能力較弱的整車(chē)廠而言，核心是依賴視覺(jué)算法+激光雷達(dá)強(qiáng)感知方案，自動(dòng)駕駛等級(jí)提升更加依賴于對(duì)于激光雷達(dá)高精度建模的能力，而再新增一顆建模精度較低的4D毫米波雷達(dá)并無(wú)太大必要性。

此外，對(duì)于汽車(chē)制造商來(lái)說(shuō)，4D成像毫米波雷達(dá)并未進(jìn)入真正大規(guī)模量產(chǎn)落地階段，并不是所有的玩家愿意冒險(xiǎn)在短時(shí)間內(nèi)啟用，其還存在觀望的態(tài)度；而且并不排除未來(lái)激光雷達(dá)的升級(jí)更新，或許不再受限于高昂的開(kāi)發(fā)成本等。

與深度學(xué)習(xí)融合發(fā)展

多傳感融合是目前呼聲比較高的一種解決方案。有觀點(diǎn)認(rèn)為，多傳感融合是自動(dòng)駕駛技術(shù)實(shí)現(xiàn)安全冗余的關(guān)鍵，4D成像雷達(dá)顯然會(huì)在其中占據(jù)一席之地。

目前4D毫米波雷達(dá)上車(chē)主要是融合進(jìn)原有的超融合案中，如用于前向感知。雖然毫米波雷達(dá)發(fā)展到4D雷達(dá)或4片級(jí)聯(lián)雷達(dá)，但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有走到毫米波雷達(dá)所能達(dá)到的高度。當(dāng)分辨率達(dá)到一定程度以后，繼續(xù)通過(guò)更多芯片級(jí)聯(lián)提高分辨率，其邊際收益已經(jīng)不是那么高了。

現(xiàn)在4D毫米波雷達(dá)處在市場(chǎng)啟動(dòng)前的初期培育階段，產(chǎn)品技術(shù)仍有很大的發(fā)展空間。隨著毫米波雷達(dá)往成像方向發(fā)展，一個(gè)明確的趨勢(shì)是，傳統(tǒng)純雷達(dá)信號(hào)處理正在向深度學(xué)習(xí)、人工智能方面的處理發(fā)展，這將對(duì)雷達(dá)和計(jì)算平臺(tái)提出更高的要求。

目前在4D毫米波雷達(dá)上，已經(jīng)有些企業(yè)在做相關(guān)的探索了，就是OTA（Over the Air Technology，空中下載技術(shù)）方式的自動(dòng)演進(jìn)，或者說(shuō)是人工智能的演進(jìn)學(xué)習(xí)能力。

比如在特斯拉車(chē)上，基于視頻感知的能力，包括自動(dòng)駕駛在內(nèi)，它已經(jīng)可以做到自動(dòng)地演進(jìn)。未來(lái)，當(dāng)毫米波雷達(dá)不斷向成像上發(fā)展后，其自學(xué)習(xí)、自演進(jìn)的能力，一定是未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。

除了應(yīng)用于自動(dòng)駕駛之外，4D毫米波雷達(dá)也在快速向智能交通領(lǐng)域拓展，這涉及車(chē)路協(xié)同，即“聰明的車(chē)”和“智慧的路”的協(xié)同，這里的協(xié)同不一定只是通過(guò)通信獲得，未來(lái)也可能通過(guò)感知技術(shù)進(jìn)行協(xié)同。針對(duì)這一點(diǎn)，業(yè)界正在聯(lián)合開(kāi)展相關(guān)的探索。