4D 毫米波雷达优势显著，有望成为自动驾驶最佳辅助
4D 毫米波雷达具有诸多优势：（1）性能方面：全天候：毫米波的波长比可见光 和红外线更长，可以穿透微小的障碍物，不受天气影响，具有“全天候”的特 点；具备精确速度信息：毫米波雷达对速度信息感知精准，有效助力算法识别 物体运动轨迹和方向；相对稠密的点云信息：4D 毫米波雷达可以输出包含速 度、方位角、俯仰角、距离 4 个维度的点云信息，并且点云密度相比传统的毫 米波雷达大幅提升，为算法提供助力。
（2）成本方面：毫米波雷达产业链历经 多年发展相对成熟，芯片走向成熟化，算法端在近年日益完善，4D 毫米波雷达 拥有较好的降本潜力。因此 4D 毫米波雷达有望成为自动驾驶不可或缺的传感 器之一，助力功能落地。
1、 视觉感知最佳辅助——4D 成像毫米波雷达
1.1、 感知是自动驾驶的首要环节，高性能传感器必不可少
感知环节负责对侦测、识别、跟踪目标，是自动驾驶实现的第一步。自动驾驶 的实现，首先要能够准确理解驾驶环境信息，需要对交通主体、交通信号、环境物 体等信息进行有效捕捉，根据实时感知的环境信息，自动驾驶系统得以完成接下来 的决策、规划与控制等环节。传感器的性能会直接影响到感知信息的质量，目前广 泛搭载的传感器有摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等。
特斯拉的视觉感知方案推动自动驾驶行业进入新的篇章。2021 年，特斯拉使用 Transformer 算法构建 BEV（Bird’s Eye-View, 鸟瞰图）空间，解决了传统视觉感知 的深度探测难点，从而通过视觉也可以进行较为准确的距离估计；同时， Transformer 算法更契合多个传感器融合，可拓展性更强。2022 年，特斯拉使用基 于 BEV+Transformer 和占用网络，形成对外部 3D 空间的还原，对通用障碍物感知 能力进一步增强。特斯拉依靠摄像头进行感知的 FSD 功能已经能够实现近乎对全部 驾驶场景的覆盖，累计行驶里程呈指数型增长。
1.2、 毫米波雷达具有“全天候性质”，但存在分辨率不足的问题
毫米波雷达通过调制、收发、信号处理进行障碍物的感知。毫米波是电磁波， 其频段在 30-300GHz 之间，属于“极高频”，抗环境噪声干扰能力强；毫米波波长 在 1-10 毫米之间，与波长通常为数百至上千纳米的激光相比，它的波长更长，具备 传输距离远、绕射能力强、穿透性更好等特点。工作在毫米波波段的雷达称为毫米 波雷达，在自动驾驶领域广泛应用。
毫米波雷达主要由雷达前端收发模块、数字信号处理单元以及接口模块组成。雷达前端收发模块进行毫米波信号的调制、发射与接收，包括天线阵列、射频前端、 中频电路、模数转换器；数字信号处理单元进行信号处理与数据处理，包括 DSP （数字信号处理器）、MCU（微控制单元）或 FPGA（现场可编程门阵列）等；接 口模块负责数据通信以及与其他系统的集成。毫米波半导体技术已经比较成熟，已经在自动驾驶车辆中广泛应用。
2、 多方案提升关键性能，4D 毫米波雷达不断进化
2.1、 硬件、软件技术路径多样，4D 毫米波雷达分辨率提升分辨率是 4D 毫米波雷达的关键指标，目前业界通过软件、硬件两条路线促进性能提升。在信道数量（发射天线数量乘以接收天线的数量）不变的情况下，增加俯仰角测量能力会减少对于方位角的探测能力，而分辨率是影响 4D 毫米波雷达性能的关键。为了提高 4D 毫米波雷达的分辨率，需要增大雷达孔径（雷达系统中天线的尺寸或天线阵列的布局），可以通过改进硬件或者算法强化的方式实现分辨率的提高，为自动驾驶提供更为有效的感知。目前已经有多种技术用于提升 4D 毫米 波雷达的分辨率，大致可以分为硬件方案与软件方案，前者有芯片级联、芯片集成、 超材料改进天线等，后者有虚拟孔径成像、超分辨率等算法处理能力的提升。
2.1.1、 基于芯片级联的解决方案：落地快 级联毫米波雷达射频芯片方案可以增加天线数量，从而增大雷达孔径。4D 毫 米波雷达芯片分为射频芯片与数据处理芯片，其中射频芯片也被称作 MMIC（单片微波集成电路），负责毫米波信号的调制、发射、接收以及回波信号的解调。通过MMIC级联的方式增加雷达收发天线的数量，配合天线的MIMO（多入多出）系统 提高通信容量。
3、 4D 成像毫米波雷达产业链逐步成熟玩家迎来发展良机
4D 成像毫米波雷达提供新的市场机会，市场格局尚未定型。4D 成像毫米波雷 达属于汽车零部件，市场相对成熟，产业链厂商可分为上游雷达零部件供应商与中 游雷达制造商：4D 成像毫米波雷达核心技术存在于上游，雷达零部件供应商提供 不同的解决方案；中游雷达制造厂商根据下游需求进行 4D 成像毫米波雷达的制造；下游为使用 4D 成像毫米波雷达的整车厂，通过选择传感器达到成本控制与感知能力的最优结合。
1、本报告共计：43页。受篇幅限制，仅列举部分内容。
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