激光雷达，迎来“平替”？

在智驾的发展中，有三个排名。

排在第一位的是被特斯拉带起来的纯视觉方案，成为越来越多车企的选择。禾赛科技CEO李一帆曾开玩笑说，每天醒来，手机里100条微信，有99条问：“怎么看待纯视觉？”。

关注度最高的激光雷达，在智驾方案里位列第三。从2007年莱万多夫斯基和大卫霍尔在硅谷骑着摩托车四处兜售激光雷达开始，到2023年仅中国市场出货量接近60万，覆盖了市面上40%以上搭载高阶智驾的新车型。

但是，即便如此庞大的出货量，激光雷达始终都要自证必要性，直到现在激光雷达仍只是车企的“可选项”。也就是说，激光雷达未来可能会像高精度地图那样，被车企抛弃。

没想到吧。

排在第二位的是谁呢？就是存在感最弱的毫米波雷达，而且已经成为大多数车企做智驾的选择。2023 年，国内搭载毫米波雷达的车型销量约 1425.4 万辆，占整体乘用车销量的 67.5%。

要知道的是，除了特斯拉之外，许多标榜纯视觉的车企只是取消了激光雷达，超声波雷达、毫米波雷达仍然保留，用作纯视觉智驾的安全冗余，提高周围空间的感知精度。

马斯克曾说，“如果有高分辨率的毫米波雷达，会比纯视觉更好，问题是这样的雷达并不存在。”不过，现在有了。

诞生不久的4D毫米波雷达成为新的风口，或将成为激光雷达的替代者。

探维科技CEO王世玮曾调侃，每天会被问到100个问题，50个怎么看待纯视觉，50个怎么看待4D毫米波雷达。

目前智驾方案的落点，逐渐倾向于纯视觉方案和4D毫米波雷达。言外之意，虽然价格从过去的数千美金已降至数百美金，但是尚未跨越成本难关的激光雷达，并不是非用不可。

此前，博世退出激光雷达研发，给出的理由是，成本太高，造出来也没人用。点明了激光雷达高成本与放量之间的矛盾，高成本之下，盈利艰难。去年，小鹏、华为都对外表达过抛弃激光雷达的观点。

禾赛与探维科技都曾表示，“在车企对成本普遍非常敏感的情况下，过度追求技术与市场趋势相悖，但在性能翻番的同时指数级压降成本也不太现实。”

所以，激光雷达的替代方案，成为新的选择项。

先来说一下，纯视觉方案，就是智驾只用摄像头，靠强大的算法和数据积累支撑，被认为是成本最低，性能上限最高的方案。而且，随着大模型的出现，通过垂域感知大模型，纯视觉方案不断成熟，将2D图像转为3D鸟瞰视角后，实现实时局部建图和3D识别检测。

不过，纯视觉感知依赖于对大量标注样本的训练，如果汽车遇到数据库中没出现过的样本，存在发生事故的风险。想要安全性，前期必须投入高。

AI、自动驾驶芯片、购买或者自研训练AI算力，都需要庞大的资金和研发体系，现阶段并非所有车企都有庞大的训练数据和大模型撑腰。

而且，城市辅助智能驾驶的阶段，车企对于智驾的需求不再是新颖独特的感知方案，而是智驾场景的功能需求与聚焦量产稳定性，4D毫米波雷达成为一匹杀出的黑马。

什么是4D毫米波雷达？

毫米波雷达主要功能为测角、测距与测速，也称3D毫米波雷达，在一般的ADAS应用中，这样的雷达应用也足够。4D成像雷达则能够测量物体高度，改善了3D毫米波的缺陷，是智驾感知层技术路线的一支。

4D毫米波雷达除了提供速度、距离、方位等三维数据，进化出类似激光雷达的点云成像效果，同样能够像激光雷达一样弥补纯视觉算法偏弱无法覆盖全场景的问题。

还具有足够高的动态范围，以区分远距离的较小障碍物，进而能够识别出如路标、静态物体和较远距离以外的物体，这是传统的毫米波雷达无法做到的。

综合下来，就是4D毫米波雷达和传统ADAS雷达的区别体现在两方面：一是角度分辨能力是后者的一倍以上，二是点云的数量，提升一个数量级，探测距离达300米的各种物体。

同时，成本优势也较为突出，仅为激光雷达的10%-20%。目前，4D毫米波雷达的价格约在千元，且向传统毫米波雷达靠近。

随着产量的增加和成本的分摊，以及集成化的趋势，成本有望持续下降。靠着低成本，在降本和点云提质的双重优势下，4D毫米波雷达成为新的必争之地。

2021年大陆集团首个4D毫米波雷达量产上市，博世、安波福、采埃孚等加入战局。博世在退出激光雷达的研究之后，将资源重新分配到毫米波雷达和其他传感技术上。

国内企业森思泰克、福瑞泰克等的4D毫米波雷达产品，也陆续上线。特斯拉也在去年年底宣布，将在第4代自驾车平台重新纳入一颗4D毫米波雷达。

车企、Tier 1和芯片公司都围绕着4D成像雷达推陈出新，搅起了一场“平替”激光雷达的风浪。不过，竞争格局尚未形成。

目前，围绕4D毫米波雷达的争夺，正等待变革。

从技术路线来看，4D毫米波雷达大致可分为多芯片级联、单芯片集成、虚拟孔径成像、超材料的“进化”路线。目前，已上量或将要上车的多以级联为主，集成化的单芯片方案成熟后，将成为企业未来布局重点，业内预计5~8年内落地。

关于4D成像雷达的布局，国外厂商和传统Tier 1的动作要早一些。一直以来，毫米波雷达市场，都是被国际厂商垄断，从具体市场份额表现来看，行业前五长期被外资垄断，且占比超过八成以上。

进入4D成像雷达市场以后，整体竞争格局变化不大。毫米波领先的芯片厂商基本还是领先的4D成像雷达芯片供应商。

以色列公司Arbe在2019年推出车载4D毫米波雷达Phoenix。2021年，大陆集团联合赛灵思发布全球首个可量产的4D成像雷达ARS540。

2022年，Uhnder发布首个通过汽车级认证的4D 数字成像雷达解决方案S80雷达芯片并实现量产。2023年，博世宣布放弃开发自动驾驶激光雷达，资源倾斜于4D毫米波雷达研发……

4D毫米波雷达国内仍处于追赶状态，国内科技公司纷纷加快布局。

今年5月9日，华为乾崑宣布了国内首发高精度4D毫米波雷达，5月15日，蔚来汽车第二品牌乐道L60直接全系标配4D成像毫米波雷达，让4D毫米波雷达再次成为行业焦点。

“我们的雷达有20Hz的扫描频率，可以更快发现目标。面对鬼探头、电瓶车等，可以更快早发现，减少碰撞损失。”余承东说。

华为的4D毫米波雷达，探测距离增至280米，成像精度提升4倍，时延降低65%，并支持泊车模式，全面提升了智能驾驶感知能力。技术路线与大陆集团第六代毫米波雷达类似。

除了华为之外，华域汽车、森思泰克、楚航科技、赛恩领动等已经先后推出 4D 成像雷达产品，部分已实现批量装车。

比如，赛恩领动产品上车乐道，森思泰克4D成像雷达STA77-6搭载理想L7量产上市，纵目科技产品搭载至问界M5等等。

虽然风口当前，但一切都非易事。

目前，4D毫米波雷达装机数量还相对偏少。因为4D毫米波雷达的点云数量大幅增加，系统对算法能力的要求更高，如何剔除不必要的点云、再应用到功能层级当中，挑战很大。

“目前的一些4D毫米波雷达，其实是3D点云稍微稠密了一点。”有智驾公司高管表示，目前还足够的装机数据能让车企安心，还没有哪家能真正把点云用好。

现阶段，市面上基础的L2智驾方案普遍选择1V1R感知方案，普通的毫米波雷达加摄像头以追求成本，更高阶的L2+智驾方案大多数仍采用激光雷达。

行业内对毫米波雷达被认为达到量产的标准是：不召回，且数额要达到一百万。目前，车企对4D毫米波雷达的稳定和安全性，还没有足够的信任。

同时，能否提供4D毫米波雷达的算法，也成为能不能上车的一个关键原因。如果仅有设计能力而没有制造能力，车企也不会采用。

再加上，4D毫米波雷达的MIMO通道数多、数据量比较大，对算力的要求高。“4D成像雷达需要更多的MIMO通道，更强的运算能力和更多的存储资源。”加特兰CEO陈嘉澍表示。

4D毫米波雷达厂商需要对中央域控制器有足够深刻的理解，或者是跟一家域控制器厂商或芯片厂商深度绑定。大多数车企并不具备毫米波雷达的算法能力。

目前，4D毫米波雷达处在风口，但优势并未能得到充分发挥，阵列设计、抗干扰等问题有待优化，还存在测试等问题，现阶段并没有大幅提升整车感知。

想要平替激光雷达，还有很长的路要走。