杀入激光雷达腹地，4D成像雷达稳了( 二 ) 雷达与雷达之间的“剿杀”。

从这个角度讲，飞凡R7的自动驾驶功能确实可以期待一下。至于4D成像雷达，它的“进化史”也在持续更新中。
4D不止多了一个度进化大有乾坤
在技术趋势上，一些厂商已经开始从24GHz(12.5mm)转向研发综合性能更好的77GHz(3.9mm)毫米波雷达产品。波长越短，意味着角分辨率越高，获得的点云图密度越高，成像就越精准。
同时77GHz的4D毫米波成像雷达更适合长距探测，体积也可以做到更小，提高了车型设计的灵活度。国际上，恩智浦、大陆、博世、安波福、采埃孚等Tier1基本完成对该领域的布局；国内包括隼眼科技、华域汽车、华为、为升科科技（台湾）等公司也纷纷推出了77GHz的4D成像雷达解决方案。

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根据YoleDéveloppement的测算， 4D雷达市场规模将从2021年的3亿美元增长到2025年的35亿美元，期间成像雷达的市场将从1亿美元增加至43亿美元，年复合增长率为109% ，远高于汽车雷达市场整体增长水平。毫无疑问，接下来几年雷达市场的剿杀将异常激烈。
4D成像雷达是否会胜出，除了取决于产品本身的竞争力外，适配芯片的规格也十分关键。毕竟上层建筑好不好，地基占很大的权重。 4D成像雷达一般包含射频前端MMIC、数字信号系统DSP和后端算法等主要硬件。 “4D成像雷达的发展趋势有一个明显特征是，前端会有更多通道，后端会有更强的算力需求” ，隼眼科技CTO张慧这样说。
简单理解，前端收发通道数量越多，提供点云数据的能力就越强，识别物体会更加精准。当下主流的车载4D成像毫米波雷达多是通过2片MMIC芯片级联，实现48个通道（6发8收）。增加通道数，意味着要增加更多的芯片级联。
此外， 4D成像雷达的一个发展趋势是与人工智能技术的融合更深了。当毫米波雷达和深度学习得到的信息相融合时，会产生大量的算法需求，这也对处理器提出了更高要求。处理器的性能极大决定了雷达前端和后端的使用效果。相比于通过增加天线数量提高分辨率的传统方法，芯片级联逐渐受到行业认可。恩智浦在今年早些时候推出的S32R45、S32R41成像雷达处理器，采用16nm制造工艺，是业内为数不多能够胜任高达4片MMIC芯片级联的产品。在高达12发16收等效192个虚拟通道算力的需求下，据称S32R45一片就能搞定。
事实上，车载雷达芯片和手机应用处理器一样都遵从摩尔定律的发展，也就是说，车载雷达芯片也会向更先进技术节点（如7nm）和更集成的方向发展。不过，对于角雷达这类不需要较强分辨力或成像能力的产品，现阶段的技术水平已经能满足所需。

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目前恩智浦正在开发第六代雷达芯片，具体规格还没公开。不过在提供芯片之余，恩智浦还提供雷达的软件算法，从软件层面提升雷达的角分辨率，同时解决车与车之间雷达工作产生的干扰问题。
4D成像雷达在传统3D毫米波雷达基础上不止多了一个探测维度，目前技术的迭代与升级似乎还不是最理想的状态。为升科科技CTO蔡青翰也说，目前毫米波雷达发展到4D雷达或4片级联雷达，远远没有走到雷达所能达到的尽头。传统毫米波雷达最大的缺点在于角分辨率不足，如今分辨率提上来了，若再继续通过芯片级联的方式提高分辨率，边际效益明显会打折扣。
他提出一点， 4D成像雷达更突出的问题是动态范围的不足。以目前4片级联技术来看，要做出一款对环境感知更强的车载传感器，动态范围还有很大提升的空间。比如在反射性能较差的介质中，雷达的动态范围可以确保必要的灵敏度。