目前雷达市场有两大重要变化:一是毫米波雷达技术从之前的SiGe转型到RFCMOS,第二个关键变化是24GHz传感器正被77GHz传感器取代,这是推动4D毫米波雷达成本持续降低的主因。
今年2月,Twitter博主Greetheonly发布特斯拉HW 4.0的实物图片,指出该产品具备至少两个以太网接口。此前,特斯拉曾向FCC递交毫米波雷达相关文件。该产品采用由6发射通道、8接收通道组成的射频芯片组,工作频率为76-77GHz,业界普遍推断该产品为4D毫米波雷达。J3resmc
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特斯拉HW 4.0(图源:Twitter博主Greetheonly)J3resmc
所谓“4D毫米波雷达”,通俗地讲,就是与现有的传统毫米波雷达相比,其在水平和俯仰方向上的分辨率得到了极大提高,可以在任何光照或天气条件下,将雷达的功能从测量距离、速度、水平方位角扩展到涵盖距离(Range)、方位(Azimuth)、俯仰角(Elevation)和相对速度(Velocity)的测量,显著增强了雷达的性能。J3resmc
如果用数字加以定量描述,以4D毫米波成像雷达为例,它可以实现超过300米的探测距离,可以在水平和俯仰方向上达到小于1度的分辨率,输出类似激光雷达的点云。也就是说,4D成像雷达可以用很高的分辨率去探测物体的距离、速度、水平角度和高度,并通过点云对环境和目标的轮廓进行描述并分类,从而满足L2+ ADAS系统的需求。J3resmc
当然,也只有这样,它才能够不仅可以“理解”水平面,还可以“理解”垂直平面,真正把前方探测到的物体轮廓大概描绘出来,从而帮助车辆判断是在物体“下方”还是“上方”行驶,从而解决传统毫米波雷达无法有效识别静止物体、测量角度误差范围较大的问题。J3resmc
从应用场景来看,L1级别目前需要实现自适应巡航控制(ACC)或者自动紧急制动(AEB)功能,这样的系统通常搭载1颗前向长距离雷达与摄像头组合,后向功能中的盲区检测(BSD)、变道辅助系统(LCA)等功能则需要2颗后角雷达;到了L2级别,通常需要再额外多加装两颗前角雷达,以实现前向横穿预警、带转向的AEB、自动泊车等功能,并与数颗摄像头(≥4)一起实现360度车辆环视。 J3resmc
在L2+/L3以上级别,摄像头(6-8)和雷达传感器(5-10)的数量会进一步增多,对传感器性能的要求也大幅提升。例如在L1、L2级别时,前向雷达只需具备辨别车辆或行人的能力即可,而到了L3+级别时则需要包括4D成像雷达在内的更高性能的雷达产品。J3resmc
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图源:NXPJ3resmc
目前雷达市场有两大重要变化:一是毫米波雷达技术从之前的SiGe转型到RFCMOS,第二个关键变化是24GHz传感器正被77GHz传感器取代,这是推动4D毫米波雷达成本持续降低的主因。J3resmc
毫米波雷达核心元器件包括MMIC、专用处理器和PCB,占BOM比重分别为20%、30%、10%,得益于MMIC芯片工艺的不断改进下,车载毫米波雷达系统成本已经持续下行至初代工艺对应成本的30%。J3resmc
1990-2007年间,毫米波雷达主要采用砷化镓(GaAs)工艺,费用昂贵,多用于高频高功率应用,且由于金属层少,芯片集成度低,需要大量芯片搭建毫米波射频前端(7-8颗MMIC/3-4颗BBIC),导致雷达模块体积和价格不具备吸引力;2007-2017年,锗硅(SiGe)工艺逐渐开始成熟,系统所需射频芯片数量大幅下降(2-5颗MMIC/1-2颗BBIC),雷达体积也逐渐缩小,推动了毫米波雷达在汽车ADAS系统上的应用。但价格仍然较贵(上百美金),除了高端车系,SiGe工艺的77GHz产品还是难以满足大批量应用;而从2017年至今,低造价、高集成的CMOS工艺已经使雷达射频芯片数量减少到1颗MMIC/1颗BBIC。J3resmc
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汽车毫米波雷达CMOS工艺爆发期已到(图源:加特兰微电子)J3resmc
中信证券预计2025年悲观/中性/乐观情况下国内4D毫米波雷达市场空间分别为23.2亿/30.3亿/36.8亿元,4D前向雷达和4D角雷达在L2级别中的渗透率分别为5%/6%/10%和2%/5%/6%,2030年国内4D毫米波雷达市场空间分别为106.2亿/146.1亿/150.1亿元。J3resmc
(文中的悲观/中性/乐观分别指:4D毫米波雷达仅渗透至搭载或计划搭载激光雷达的车型;4D毫米波雷达将渗透至搭载智能驾驶域控制器的L2级别车型;4D毫米波雷达的潜在渗透范围进一步拓展至L2级别所有车型)J3resmc
另一方面,现阶段激光雷达的产品单价约600-2000美元,采埃孚、大陆集团等tier1 的4D毫米波雷达约为150-200美元,相比激光雷达性价比优势显著。价格方面,由于雷达获得国产突破,价格方面也将继续走低。中信证券方面预计2025/2030年4D前向雷达的单价分别为945/662元,4D角雷达的单价分别为378/265元;申万宏源则预计4D成像雷达单价有望从1500元下降至1000元。J3resmc
目前,4D毫米波雷达的主要包括级联、集成芯片、级联+虚拟孔径成像3种技术方案:J3resmc
1)级联方案基于成熟的标准雷达芯片打造,前期开发难度低,大陆集团、采埃孚、华域汽车等供应商均采用此方案。但由于级联方案由多颗芯片级联而成,产品尺寸较大、功耗较高。另一方面,天线之间存在互相干扰的问题,零部件供应商需要解决信噪比较低的问题。J3resmc
例如恩智浦4D成像雷达方案就由多颗级联TEF82xx雷达射频芯片,并结合S32R45或S32R41雷达处理器芯片所构建,可实现360度环绕感知,从而满足L2+级至L5级的自动驾驶需求。该方案最大的亮点在于率先提供了短距、中距、长距三合一的并发多模雷达感测,可实现对汽车周围宽广视场的同时感测。J3resmc
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图源:NXPJ3resmc
2019年,TI推出了自己的毫米波雷达系统级联方案。通过将四个3发4收的单个MIMO芯片级联方案构成12发16收的MIMO雷达阵列,将雷达系统的虚拟通道数从12提升到了192,其水平角度分辨率可达到1.4°,俯仰角度分辨率可达到18°的效果。J3resmc
2)集成芯片方案将多发多收天线集成在一颗ASIC芯片中,能够大幅缩小产品体积,但芯片尚未完全成熟,成本较高。根据Vehicle 数据,现阶段集成芯片方案的4D 毫米波雷达单价约为300-400美元,级联方案则为150-200美元。J3resmc
以色列Arbe为该芯片的头部供应商,该公司开发出了目前最大的48发48收级联雷达系统方案,其虚拟通道数可以达到惊人的2304个。但他们采用的是自研专用处理器,并在其中增加了独有的雷达信号处理硬件加速模块,以更好的解决成像雷达系统中数据高吞吐量的问题。J3resmc
3)级联+虚拟孔径成像方案级联+虚拟孔径成像方案在标准雷达芯片的基础上,借助虚拟孔径成像算法进行相位调制,使得每根接收天线在不同时间产生不同的相位响应,从而将原有物理天线虚拟至十倍甚至数十倍,角分辨率能够从10°提升至1°。与级联方案相比,该方案使用的芯片数量更少,有利于缩小产品尺寸,降低产品功耗,但技术壁垒较高,现有参与者以傲酷和几何伙伴为主。J3resmc
南京隼眼科技目前通过单芯片就可以实现高达300米的探测距离和优于0.1度的角精度。而在5H交通雷达(即全息感知、超高智能、超精、超分辨和超距离)方面,实现了超过1500米的检测能力,角精度优于0.1度,角分辨率优于0.6度,可以同时覆盖10-14个车道,代表了业内领先水平。J3resmc
经纬恒润基于Arbe雷达芯片组开发的4D毫米波雷达,具有48路发射和48路接收通道,探测距离达350m,并可实现方位向1°和俯仰向1.5°的真实孔径分辨率,能够满足L2+及以上级别智能驾驶系统的需求。公司已于2022年11月向Arbe 订购34 万个雷达芯片组,计划应用于2023年和2024年的4D毫米波雷达量产产品。J3resmc
威孚高科同样基于Arbe雷达芯片组开发集成芯片方案的4D毫米波雷达产品。公司官网显示,公司于2021年实现4D毫米波雷达的首批原型样件试制和交付,目前处于技术研发和市场应用快速发展阶段,并已获得干线物流项目定点。J3resmc
华域汽车拥有2大产品系列:LRR30两片级联成像雷达和4片级联成像雷达LRR40,可以达到350米的距离,水平和俯仰实现1度和2度的分辨率,FOV可以进一步扩展到±75度,盲区可以进一步缩小。J3resmc
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华域4D雷达产品J3resmc
保隆科技规划了24发12收和48发48收两款4D毫米波雷达,正处于开发测试阶段。上述产品的最远探测距离达300m,水平/垂直视场角分别为110°/30°,并可实现方位向1°和俯仰向1.6°的真实孔径分辨率。J3resmc
为升科开发的高角度分辨率雷达可得到小于1度的水平角分辨率,以及小于2度的垂直角分辨率,通过角分辨率的提升,使得雷达侦测距离大于300米、输出数据速率达到20FPS,并使雷达每秒提供8万个点云。J3resmc
2022年乃至今后几年内,汽车毫米波雷达数量的增加肯定是不争的事实。但有业内专家指出,毫米波雷达即便发展到4D雷达或4片级联雷达,也还远远没有走到所能达到的尽头。比如过去雷达最大的缺点是分辨率不足,现在通过更多芯片级联将分辨率提升到足够高的程度后,发现更突出的问题是动态范围不足。J3resmc
另一方面,从当前的发展趋势来看,毫米波雷达除了应用于自动驾驶上,也在快速地向大交通、智能交通演进。这就必然涉及到车路协同,即“聪明的车”和“智慧的路”的协同,但协同的方式将呈现多样化,既有通信,未来也有可能通过感知实现。J3resmc
除了数量增加之外,车载毫米波雷达还需要思考的问题包括:如何继续提升其在探测距离、距离分辨率、角度分辨率(包括俯仰方向)、检测和区分小目标等方面的能力?如何实现相同性能条件下更低的功耗?如何在中短距离雷达应用中实现射频前端和雷达处理器,甚至是天线与芯片封装的集成,用来进一步降低系统成本,方便系统设计和应用?如何利用AI和深度学习进一步提高毫米波雷达自主学习、自我演进的能力?等等。J3resmc
但“行则将至”。尽管自动驾驶级别不同,市场也有很多细分,不存在一刀切的传感器市场,然而毋庸置疑的是,以毫米波雷达、摄像头和激光雷达为代表的传感器已经成为自动驾驶的灵魂所在,它们正在迎来一个快速的发展和迭代周期。J3resmc
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