在自動駕駛的傳感器中，毫米波雷達一直以穩(wěn)重著稱。它不怕大雨大霧，也不受光線強弱的影響，甚至能透過前車看到更遠處的狀況。但傳統(tǒng)的毫米波雷達有一個致命的短板，就是它只有平面的視力，分不清路面上方是立交橋還是停著的故障車。這一局限讓它在很長一段時間內(nèi)只能扮演輔助角色，直到4D成像雷達的出現(xiàn)，才打破了這種尷尬的局面。

為什么雷達突然能看清高度了？

傳統(tǒng)的毫米波雷達之所以被稱為3D雷達，是因為它只能檢測目標的距離、水平角度和相對速度。當開車經(jīng)過一個立交橋時，雷達能感知到前方有一個障礙物，但因為它缺乏高度維度的感知能力，無法判斷這個物體是在地面上還是懸在半空中。為了避免誤剎車，很多算法會選擇忽略這些靜止的反射點，這就留下了隱患。

特斯拉此前配置的傳統(tǒng)毫米波雷達（ARS-4B）就由于無法分辨靜止物體的高度信息，頻繁將高處懸掛的交通指示牌、跨線橋等物體誤判為路面障礙物，導致車輛在高速行駛中突然制動，也就是業(yè)內(nèi)熟知的幽靈剎車現(xiàn)象。

正因如此，特斯拉在2021年5月宣布取消后繼車型搭載毫米波雷達，轉而押注純視覺路線。然而，純視覺方案在惡劣天氣和暗光環(huán)境下的固有短板，讓特斯拉在HW4.0硬件系統(tǒng)中又重新引入了高精度4D毫米波雷達。

圖片源自：網(wǎng)絡

4D成像雷達相較于傳統(tǒng)雷達，增加了高度或者說俯仰角的測量。所謂4D，指的就是距離、水平角度、速度以及高度信息。有了高度信息，雷達就能像攝像頭或激光雷達一樣，在垂直方向上也有了分辨率。這意味著雷達不僅能知道前方有東西，還能分辨出這個東西是一個限高桿、一塊交通指示牌，還是路面上靜止的事故車。

這種垂直分辨率的提升，讓雷達從原本只能輸出幾個點的探測器，進化成了能夠勾勒出物體輪廓的成像傳感器。這種能力的飛躍，本質(zhì)上是解決了雷達在復雜交通環(huán)境中的分類和識別問題。

在性能數(shù)據(jù)上，4D成像雷達的角分辨率從傳統(tǒng)雷達的5°-10°大幅提升至1°-2°，部分高端方案甚至可以達到0.5°，這一水平已經(jīng)相當于8-32線激光雷達的角度分辨能力。

如何在小芯片上實現(xiàn)大規(guī)模陣列？

想要實現(xiàn)高清成像，最直接的辦法是增加天線的數(shù)量。這就像相機的像素一樣，天線越多，分辨物體的能力就越強。然而，在車載設備上安裝成百上千個實體天線既不現(xiàn)實也不劃算。

傳統(tǒng)的3D毫米波雷達一般只使用一顆MMIC芯片，天線通道數(shù)極為有限。而4D成像雷達要實現(xiàn)高分辨率成像，必須成倍增加信號收發(fā)通道。對此，MIMO技術（多輸入多輸出技術）被應用到了4D成像雷達上。

目前行業(yè)主要形成了兩條技術路徑。一是多芯片級聯(lián)方案，通過將多顆標準雷達芯片級聯(lián)以增加天線數(shù)量，代表廠商包括大陸、博世、華為以及國內(nèi)森思泰克等；二是高度集成的單芯片方案，將大量收發(fā)單元集成在一枚芯片上，縮小體積和功耗，代表廠商有Mobileye、Arbe等。

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通過讓多個發(fā)射天線和多個接收天線協(xié)同工作，4D成像雷達可以在算法層面虛擬出成倍增長的天線陣列。舉個例子，如果雷達有12個發(fā)射天線和16個接收天線，通過特定的信號編碼和交織處理，它就能產(chǎn)生192個虛擬通道。這種虛擬天線的效果與真實天線是一樣的，它極大地增加了雷達的等效孔徑。

以TI（德州儀器）的TIDA-020047參考設計為例，該方案采用兩顆AWR2243射頻前端芯片與一顆AM2732R處理器組成級聯(lián)陣列，通過6個發(fā)射天線與8個接收天線的MIMO架構，實現(xiàn)了48個虛擬通道，具備優(yōu)越的距離、角度與速度分辨率。而在行業(yè)頂尖方案中，以色列公司Arbe的Phoenix雷達可做到48發(fā)48收，共計2304個虛擬通道，遠高于大陸、采埃孚等早期方案的192個通道。

天線陣列變大后，雷達的角分辨率會顯著提升。傳統(tǒng)的雷達水平角分辨率通常在5度到10度之間，這導致它很難區(qū)分并排行駛的兩輛車。而成像雷達可以將水平和垂直的角分辨率都提升到1度以內(nèi)，這種精細度讓雷達發(fā)出的波束變得非常窄，反饋回來的信號不再是一個模糊的團塊，而是密集的點云。

密集的點云是如何形成的？

當MIMO技術提供了足夠多的虛擬通道后，雷達的處理芯片會進行大規(guī)模的信號處理，也就是快速傅里葉變換。雷達發(fā)射出去的連續(xù)波在遇到物體反射回來后，系統(tǒng)會計算反射波和發(fā)射波之間的頻率差、相位差。在成像雷達中，這個過程被執(zhí)行得更加極致，它會在距離、速度、水平角和俯仰角四個維度上同時進行處理。

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處理后的結果是一組極其豐富的數(shù)據(jù)集，每一個探測點不僅包含了精確的位置信息，還攜帶了該點的徑向速度。當這些點密集到一定程度時，就形成了點云。

按照目前行業(yè)的分級標準，4D雷達可分為4D基礎雷達（點云密度小于4000點/秒，測距300米內(nèi)）、4D成像雷達（點云密度3萬-10萬點/秒，測距350米內(nèi)，俯仰角0.8°-1°，代表產(chǎn)品包括華為4D成像雷達、賽恩領動衛(wèi)星架構4D成像雷達、Arbe Phoenix等），以及4D數(shù)字成像雷達（點云密度大于10萬點/秒，測距400米內(nèi)，俯仰角0.5°以上）三個層級。

在2026年CES展會上，Arbe展示的超高清晰度雷達每幀已可輸出超過2萬個檢測點，結合NVIDIA加速計算平臺，能夠支持高速公路速度下的脫眼駕駛功能。

雖然4D成像雷達的點云密度目前還比不上激光雷達，但它已經(jīng)足以識別出行人的四肢動作或是卡車的側面輪廓等物體的基本形狀。這種成像能力讓雷達不再僅僅是一個避障工具。由于每個點都有速度維度，成像雷達可以很容易地利用多普勒效應將運動物體從靜止背景中過濾出來，即使是在靜止物體極多的隧道或者地下車庫里，它也能通過算法剔除那些無意義的地面反射點，精準鎖定隱藏在暗處的危險。

值得一說的是，在點云信息維度上，4D成像雷達相比激光雷達還多出一個速度維度，激光雷達點云只有空間坐標和反射強度，而雷達點云的每個點天然攜帶徑向速度信息，這意味著它對運動目標的感知更為直接和可靠。

成像雷達能否取代其他傳感器？

雖然4D成像雷達在性能上已經(jīng)接近低線束的激光雷達，并且具備全天候工作的天然優(yōu)勢，但它并不是為了取代誰而存在的，而是為了補齊自動駕駛系統(tǒng)的安全拼圖。它在抗惡劣天氣方面的表現(xiàn)依然是攝像頭和激光雷達難以企及的，尤其是在高速場景下，它長達300米以上的探測距離和對靜止物體的識別能力，能夠為自動駕駛的大腦留出更多的反應時間。

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此外，成像雷達的成本遠低于激光雷達。對于很多追求性價比的量產(chǎn)車方案來說，用幾顆高性能的4D成像雷達配合攝像頭，就能實現(xiàn)非常可靠的輔助駕駛功能。毫末智行董事長張凱認為，隨著新一代芯片、傳感器進入市場，性能更好的4D毫米波雷達將擴大應用范圍。楚航科技創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官楚詠焱也曾表示，“增加了高度信息的4D毫米波雷達，具有點云輸出穩(wěn)定、分辨率更高、成本增加少等優(yōu)勢”。

4D成像雷達也正在從高端車型向全價格帶快速滲透。在高端車型上，4D成像雷達被用作強感知冗余方案，70萬以上的尊界S800安裝了3個4D成像雷達加2個4D成像角雷達，蔚來ET9搭載了1個前向4D成像雷達。

在中端車型上，30-50萬區(qū)間的小米YU7全系、樂道L90、蔚來新ET5/ET5T、全新ES6/EC6均搭載1個前向4D成像雷達。在10-20萬級的比亞迪天神之眼C平臺車型上，過去使用的5顆傳統(tǒng)毫米波雷達也已全部升級為4D雷達。

最后的話

從市場規(guī)模來看，全球4D成像雷達產(chǎn)業(yè)正處于爆發(fā)前夜，2025年全球市場規(guī)模約為2.75億美元，預計到2031年將突破百億美元量級，年復合增長率高達70%以上。在中國市場，2025年乘用車前裝毫米波雷達總裝車量約3600萬顆，其中具備高分辨率的4D成像雷達全年裝車量約150萬顆，滲透率約4.2%。

從最初只能測距報警，到現(xiàn)在的四維成像，毫米波雷達的形態(tài)完成了一次質(zhì)變，它不僅看懂了高度，更看懂了世界。隨著半導體工藝和處理算法的不斷演進，這種曾經(jīng)被認為只能聽聲辨位的傳感器，正在成為自動駕駛汽車最敏銳、最可靠的一雙眼睛。

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       原文標題 : 4D成像雷達是如何成像的？哪些車企使用了？