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伴隨著毫米波技術向更高頻段的不斷升級，同時自動駕駛的產業規模也同步擴大。無論是技術潛力還是市場潛力，都為毫米波雷達的發展預留出巨大的提升空間。 假如現在你要乘坐一輛已經沒有安全員的無人駕駛汽車上路，而且還是高速行駛，請問你最關心什么問題？擔心車自己迷路？開的太慢？路上太寂寞？ 應該都不是，你最關心的大概就是這輛車是不是安全了。相較于依靠駕駛員視覺來保證行駛安全的傳統汽車，自動駕駛汽車就要專門依賴大量的傳感器來行使汽車的“視覺”功能，而且越高級別的自動駕駛就會采用更多冗余的傳感器系統。 超過人類駕駛員的安全可靠性，才是自動駕駛得以成立的根本前提。 目前，為保證安全性，自動駕駛傳感器系統主要由攝像頭、激光雷達、毫米波雷達這三件套組成。而這三件套幾乎在現有落地的無人駕駛的傳感器解決方案都可以找到。 然而在現在還處在輔助駕駛階段的車輛上，毫米波雷達、激光雷達、攝像頭這三件套并不是板上釘釘的一塊。堅持走攝像頭路線的特斯拉，其掌門人馬斯克就一直多次Diss激光雷達，但業界又紛紛反擊，認為只有激光雷達才是自動駕駛傳感器系統的C位擔當。 相比之下，毫米波雷達卻是傳感器三件套中最沒有爭議的存在了。在目前支持自動駕駛以及高級駕駛輔助系統（ADAS）的解決方案里，都采納了毫米波雷達。 毫米波雷達具有傳輸距離遠，性能穩定、成本可控等優點，但其同樣也存在角度分辨率弱、辨識精度低等缺陷。在現有自動駕駛的多傳感器融合的背景下，搞清楚毫米波雷達的優劣勢，以及最新技術演進的趨勢和在自動駕駛產業中的價值，成為我們是否要選擇重點發展毫米波雷達的重要依據。 兩利相衡取其全：毫米波的應用優勢 毫米波雷達在汽車領域的應用其實已經多年，最初加入汽車傳感器當中主要是為了實現盲點監測和定距巡航，而隨著技術的發展這兩個特性也漸漸從高端車型普及到了幾乎所有車型。而隨著自動駕駛以及ADAS對于行駛環境高精度感知的需求，毫米波雷達憑借多種優勢在其中發揮了重要的作用。 所謂毫米波指波長介于1~10mm的電磁波，毫米波的波長介于厘米波和光波之間，因此毫米波兼有微波制導和光電制導的優點。 毫米波雷達則指工作在毫米波波段的雷達。毫米波雷達通過天線向外發射毫米波，接收目標反射信號，經計算后快速準確地獲取汽車車身與其他物體直接的相對距離、速度、角度、運動方向等，再交回車輛的中央處理單元(ECU)進行智能處理和決策。 激光雷達（LiDAR），其工作原理是以激光作為信號源，由激光器發射出的激光束來探測目標的距離、方位、高度、速度、姿態等特征量。由于激光束不斷地掃描目標物，可以得到目標物上全部數據點，經過3D成像處理后，還可得到精確的三維立體圖像。 二者的性能特點有哪些明顯的優劣勢對比呢？ 首先，在探測精度和分辨率上，激光雷達明顯優于毫米波雷達。例如，毫米波雷達和激光雷達同時發現道路前方的“障礙”，前者可能只能“看到一個模糊的形狀，而后者則可以清楚地區分” 障礙是路肩還是斜坡，而車輛判斷為斜坡后，就可以做出安全前進的決策。 其次，在抗環境干擾上，毫米波雷達則顯著優于激光雷達。由于激光雷達使用的是光波段的電磁波，透射與繞射性能補強，在遇到雨雪、霧天、霧霾、灰塵等環境，其探測性能將大幅下降。而相比較于光學傳感器，處于毫米波波段的電磁波則不會受到雨、霧、灰塵等常見的環境因素影響，因此，毫米波具有全天候（除大雨天氣外）、全天時的強抗干擾的探測性能。 而在抗信源干擾上，與毫米波雷達易受自然界中的電磁波影響不同，自然界中能對激光雷達的干擾的信源極少。因此激光雷達的抗信源干擾能力更強一些。 此外，在探測距離上，由于毫米波在大氣中衰減弱，所以可以探測感知到更遠的距離，中遠程毫米波雷達可以達到250米的探測距離，而激光雷達最遠只能達到200米。因此，在高速行駛過程中，毫米波雷達能夠可以比激光雷達更早地判斷前方的障礙物的狀況，起到安全提醒或者緊急制動的判斷。 另外，在制作工藝和成本上，毫米波雷達則明顯優于激光雷達。基于毫米波波長短，天線口徑小，毫米波雷達具有體積小、重量輕、易集成等特性，容易安裝在汽車上；而激光雷達由于內部構造復雜，對制造工藝要求很高，產品體積較大，安裝難度高或者美觀性差。同時，在成本上，毫米波雷達的價格可以控制在千元左右，而性能較好的激光雷達仍然要到數萬元。 目前，對于激光雷達，除了小型化、美觀化的問題外，降低成本成為追求量產的制造商來說就是頭等重要的事情了。而對于毫米波雷達，提升其測量分辨率和精確度，則成為當務之急。 超長距離+高分辨率，毫米波雷達的升級新優勢 相比較激光雷達以及攝像頭而言，基于測量距離遠、全天候穩定工作以及成本低的特性，毫米波雷達毫無疑問地廣泛應用于自動駕駛車輛當中，但其在探測精度上的短板也需要持續的技術迭代來補足。 按照毫米波頻段劃分，目前車載毫米波雷達頻段主要3個，24GHz、77GHz和79GHz。前者主要負責短距離探測，后兩個頻段主要負責中長距離探測。 第一個趨勢是，現在全世界主要廠商都主要向77GHz毫米波雷達的應用集中發力，并向79GHz頻段的技術突破。相對于24GHz雷達，77GHz毫米波雷達體積更小；此外，可以同時滿足高傳輸功率和大工作帶寬，使其可以同時做到長距離探測和高距離分辨率。 77GHz毫米波雷達的領先優勢也意味著實現的技術門檻很高，其在天線、射頻電路、芯片等的設計和制造難度更大，目前僅有美日等國的少數企業掌握，而國內廠商正處于努力追趕階段， 24GHz毫米波集成電路已量產試用，而77GHz毫米波雷達芯片的國產化工作仍進行中。 而79GHz頻段在帶寬上比77GHz要高出3倍以上，分辨率更強，目前尚未有大規模量產，國內外企業還處在同一起跑線上。 第二個趨勢是，在毫米波雷達的系統集成工藝上，CMOS（互補金屬氧化物半導體）工藝正在成為主流。除了降低成本外，CMOS主要可以集成MCU、DSP等額外數字模塊，從而讓雷達芯片的控制甚至數字信號處理能夠在本地完成，而無需再配備專用的處理器，降低了系統復雜度和成本。 另外一個重要趨勢是，毫米波雷達的空間分辨率的提升。在盲點監測中，高分辨率毫米波雷達要實現從原來只判斷安全距離內有無物體，到形成環境建模，判斷雷達點云中每個點對應的具體物體（人或車等）的形狀。實現這一特性的方式就是在毫米波雷達芯片中增加集成的收發機的數量。 提升系統集成和增加收發機數量代表著自動駕駛的兩種技術應用方向。前者主要針對輔助駕駛，由于對成本和雷達模組復雜度更為敏感，輔助駕駛的汽車更在意CMOS系統集成帶來的模組復雜度的降低。而L4-L5自動駕駛，更在意毫米波雷達對于空間的分辨率以獲取更高精度的點云，因此更在意收發機的數量。 從以上趨勢，我們看到，毫米波雷達從探測距離到高精度分辨率、空間分辨率都在盡可能彌補缺陷以提高探測精度，從而向激光雷達發起挑戰。同時由于激光雷達也在盡可能地降低成本以鞏固其市場占有。因此，二者在未來很長仍將會被長期組合使用，與攝像頭、超聲波傳感器等形成多傳感器融合應用的態勢。 多傳感器融合：毫米波雷達的應用終局 以上可知，毫米波雷達無論對于L1-L3輔助駕駛的汽車，還是對于激進實現L4-L5完全自動駕駛的汽車來說，都仍然是必須的傳感器設備。 對于新增輔助駕駛來說，毫米波雷達可以在原有的盲點監測、定距巡航等應用上，進行一些漸進式擴展，成為像自動換線等輔助駕駛功能的支持傳感器系統。 而對于高級別自動駕駛來說，高精度毫米波雷達將是其無人駕駛系統可靠性的重要保障，結合激光雷達和攝像頭傳感這三件套傳感器融合，可以實現所有氣候環境下的自動駕駛。 在行駛安全高于一切的原則下，沒有毫米波雷達的無人車恐怕無法應對因時因地變化的復雜路況環境和天氣狀況，因而也就不可能讓無人駕駛汽車全天候上路了。 在已經出現的自動駕駛的安全事故當中，關鍵傳感器誤判與缺失仍然是主要的原因之一，比如16年一輛處于輔助駕駛狀態的特斯拉，因攝像頭沒有識別拐彎的白色卡車，同時也沒有安裝激光雷達，造成誤判而撞上卡車。另外，多個不同種類的傳感器的可能矛盾的信息檢測也需要得到迅速的處理。 在使用多種類傳感器，確保安全可靠性上，自動駕駛系統就必須要對傳感器進行信息融合。多傳感器融合，意味著自動駕駛的計算平臺要從算法上對攝像頭、激光雷達、毫米波雷達探測的信息數據做好優先級排序和決策，從而保證自動駕駛系統決策的正確性。 對于毫米波雷達來說，其在自動駕駛的傳感器系統的重要性以無需贅言了，相比較仍然飽受爭議中的激光雷達，甚至可以直接接過自動駕駛三件套的“C位”擔當了。 伴隨著毫米波技術向更高頻段的不斷升級，同時自動駕駛的產業規模也同步擴大。無論是技術潛力還是市場潛力，都為毫米波雷達的發展預留出巨大的提升空間。 最后，我們可以再說回到毫米波頻段技術的升級上。國內創業企業是否也可以像移動通信技術的發展類似，實現第一代（24GHz）落后，第二代（77GHz）追趕，第三代（79GHz）領先，這也許是我國毫米波雷達技術最令人期待的發展路徑了。