智能駕駛傳感器中的毫米波雷達(dá)，擅長(zhǎng)測(cè)量距離和速度，并且具有良好的距離和速度分辨率。與其他傳感器相比，雷達(dá)在夜間運(yùn)行，在惡劣天氣條件下的影響最小。

　　而且有聲稱雷達(dá)是汽車(chē)上僅次于超聲波傳感器的第二便宜的傳感器，基于這些優(yōu)點(diǎn)的存在，所以雷達(dá)的技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用在智能駕駛上不斷的推進(jìn)。

　　如《4D 成像毫米波雷達(dá) - 101》文章講目前毫米波雷達(dá)的推進(jìn)方向在提高角度分辨率成為4D毫米波雷達(dá)，繼續(xù)推進(jìn)提供接近相機(jī)圖像的數(shù)據(jù)叫做4D毫米波成像雷達(dá)，可以實(shí)現(xiàn)和視覺(jué)《視覺(jué)為王-小鵬以及特斯拉的自動(dòng)駕駛方案》那樣的AI 算法的應(yīng)用。

　　目前4D毫米波的技術(shù)路徑，主要是增加天線通道，也就是收和發(fā)的數(shù)量來(lái)實(shí)現(xiàn)感知數(shù)據(jù)的豐富。所以理論上來(lái)講感知的收發(fā)數(shù)據(jù)越多，數(shù)據(jù)越豐富準(zhǔn)確，當(dāng)然信息處理量也越大。

　　Mobileye的宣稱未來(lái)高達(dá)幾千的通道雷達(dá)，可以用于點(diǎn)云等AI人工智能算法，可以識(shí)別超過(guò)上千目標(biāo)物。當(dāng)然他要替代激光雷達(dá)有難度畢竟由于其使用波的長(zhǎng)度問(wèn)題，波長(zhǎng)長(zhǎng)，分辨率低，邊緣信息肯定沒(méi)有激光雷達(dá)豐富準(zhǔn)確。

　　所以當(dāng)前4D毫米波雷達(dá)的創(chuàng)新基本就集中在如何擁有更多的感知通訊通道，如何處理好這些信號(hào)得出想要的信息，目前主流技術(shù)鏈如下：

　　將標(biāo)準(zhǔn)雷達(dá)芯片（恩智浦，德州儀器等）進(jìn)行多芯片級(jí)聯(lián)，以增加天線數(shù)量，通過(guò)軟件處理創(chuàng)新來(lái)達(dá)到4D的效果，傳統(tǒng)巨頭們大陸、博世，還有華為等國(guó)內(nèi)公司。

　　將多發(fā)多收天線集成在一顆芯片，直接提供成像雷達(dá)芯片，比如Arbe、Vayyar，mobileye，uhnder等。

　　最難的是通過(guò)超材料研發(fā)新型雷達(dá)架構(gòu)天線陣列，代表廠家有Metawave，等。

　　標(biāo)準(zhǔn)雷達(dá)芯片進(jìn)行多芯片級(jí)聯(lián)，以增加天線數(shù)量，這是當(dāng)前主流傳統(tǒng)勢(shì)力基的方案基本上來(lái)自于以下三個(gè)供應(yīng)商的技術(shù)方案：

　　基于德州儀器AWR系列芯片前端收發(fā)，利用TDA2X系列芯片處理。

　　恩智浦的TEF 系列芯片前端收發(fā)，S32R系列芯片處理。

　　賽靈思FPGA芯片方案。

　　采用2發(fā)/4收 或 3發(fā)/4收，大概45nm的芯片的基礎(chǔ)方案進(jìn)行級(jí)聯(lián)，增加通道。

　　當(dāng)前此類芯片企業(yè)都在打造開(kāi)發(fā)生態(tài)，底層軟件開(kāi)發(fā)很完備，工具鏈做的很容易上手，使更多的人容易利用和開(kāi)發(fā)，例如之前講的《Nvidia英偉達(dá)的 AI 智能汽車(chē)信仰》，這些芯片供應(yīng)商的毫米波雷達(dá)芯片也例外，這就催生了數(shù)量眾多的國(guó)內(nèi)初創(chuàng)毫米波雷達(dá)企業(yè)，有傳言說(shuō)華為的雷達(dá)方案也使用以上方案，如果是這樣的話，這次任老爺子說(shuō)的寒冬來(lái)了，這些業(yè)務(wù)就裁撤掉吧，先不說(shuō)能不能賺到錢(qián)，賺到錢(qián)之后也和手機(jī)一樣命門(mén)在別人手上，何必呢。 當(dāng)然作為傳統(tǒng)的博世，大陸，采埃孚等老牌T1其實(shí)他們的并非就是用芯片而已，他們對(duì)于汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的know how ，使他們能夠給雷達(dá)芯片提出精準(zhǔn)需求，也是催生了芯片行業(yè)的發(fā)展。 另外還有創(chuàng)新勢(shì)力Oculii，他背后是安霸芯片，他基于德州儀器以及英飛凌的芯片方案，使用 SLAM 風(fēng)格的機(jī)制處理獲取的數(shù)據(jù)。目標(biāo)是比較多個(gè)雷達(dá)幀，以構(gòu)建比任何單個(gè)幀都更詳細(xì)和準(zhǔn)確的環(huán)境圖片。Oculii 的軟件還使用 ML機(jī)器學(xué)習(xí)/DL深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)調(diào)整發(fā)射信號(hào)參數(shù)以適應(yīng)特定的道路環(huán)境，號(hào)稱通過(guò)其算法可以最大100倍的性能提升。 另外傳統(tǒng)雷達(dá)的主角英飛凌也在發(fā)力，趕上。 將多發(fā)多收天線集成在一顆芯片，這個(gè)基本上又是一個(gè)芯片設(shè)計(jì)和創(chuàng)新的技術(shù)了，目前4D 毫米波雷達(dá)的創(chuàng)新新勢(shì)力就集中在此部分。

　　目前有Arbe的收發(fā)器具有 24TX/12RX 通道配置。它需要使用 Global Foundries 的新型 FDSOI CMOS 22FDX 技術(shù)，該技術(shù)比某些采用 22 納米技術(shù)的 CPU 更復(fù)雜。Arbe 還制造了一個(gè)處理芯片，可以實(shí)時(shí)管理多達(dá) 48 個(gè) Rx 通道和 48 個(gè) Tx 通道，每秒生成 30 幀的全 4D 圖像，等效處理吞吐量為 3 Tb/sec。 另一個(gè)硅芯片神童，Vayyar 的 他有 72 個(gè)發(fā)射通道和 72 個(gè)接收通道，形成了 2000 多個(gè)虛擬通道。它是真正的成像雷達(dá)，可生成高分辨率物體的 3D 圖像。當(dāng)這么多通道的時(shí)候，能耗成了他的限制。開(kāi)發(fā)人員必須通過(guò)限制雷達(dá)的峰值輸出功率等方式，為這么多通道提供可接受的隔離水平。

　　因此，Vayyar 專注于車(chē)載監(jiān)控應(yīng)用和短程雷達(dá)案例。 Uhnder，它的產(chǎn)品是一款 28 nm ，具有 12TX/16RX 通道收發(fā)器，在單片硅片上帶有 CPU、DSP、內(nèi)存和接口。這些數(shù)字不應(yīng)直接與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手進(jìn)行比較。Uhnder 使用自己的軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)帶數(shù)字編碼調(diào)制 （DCM） 的相位調(diào)制連續(xù)波形 （PMCW），而不是更常見(jiàn)的頻率調(diào)制連續(xù)波形 （FMCW） 方法。它還有助于通過(guò)使用幾乎獨(dú)特的相位編碼探測(cè)信號(hào)來(lái)消除相互的雷達(dá)干擾。 Mobileye，背靠英特爾的芯片技術(shù)，配備基于 48 x 48 發(fā)射和接收的 2,304 個(gè)虛擬通道，基于調(diào)頻連續(xù)波 （FMCW） 技術(shù)和多普勒式算法來(lái)實(shí)現(xiàn)感知。

　　所以毫米波雷達(dá)也走上了類似于攝像頭和激光雷達(dá)那種智能AI卷參數(shù)的道路，4D毫米波卷通道數(shù)量，卷信號(hào)處理，卷算法以及處理單元能力，智能AI道路。但其實(shí)在智能AI的世界應(yīng)用里面，感知通道，信號(hào)處理，算法處理都是基于成本，能耗，物體體積的藝術(shù)應(yīng)用，需要平衡應(yīng)用，例如感知夠強(qiáng)，但算法和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)跟不上也是浪費(fèi)。 所以作為開(kāi)發(fā)和消費(fèi)者都沒(méi)必要去追求參數(shù)的強(qiáng)勁，還需要看療效。

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