4D毫米波雷达是什么?4D毫米波雷达改善了3D毫米波重大缺陷，是智驾感知层技术路线的一支。

实现汽车智能驾驶需要感知层、决策层、执行层三大核心系统的高效配合，其中感知层通过传感器探知周围的环境，目前市场上主流的汽车智能驾驶感知系统包括视觉感知、超声波感知、毫米波感知、激光感知等技术路线。

分支毫米波雷达是通过天线发射调频连续波(FMCW)，利用反射回波与发射波的时间差可计算出目标距离。此外，毫米波雷达可也基于多普勒原理，通过发射与反射信号的频率差异可以精确测量目标相对于雷达的运动速度，进一步通过多目标检测与跟踪算法实现多目标分离与跟踪。

目前主流毫米波雷达主要功能为测角、测距与测速，故也称之为3D毫米波雷达。此前特斯拉Auto Pilot就是由3D毫米波提供运算支持，但是3D毫米波雷达固有的缺陷为无法测量物体高度，从而使其不能识别前方静止物体是否会对车辆通行产生影响。

除此之外，3D毫米波雷达另一个缺陷是信噪比太低，存在大量误测。当视觉感知结果与3D毫米波雷达的结果发生冲突的时候，通常会屏蔽掉后者，这或是特斯拉Auto Pilot出现多次事故的原因。2021年5月，特斯拉宣布为北美市场制造的Model 3和Model Y将不配备毫米波雷达，Auto Pilot将由摄像头系统提供运算支持。

4D毫米波雷达相比传统雷达，增加了俯仰角的测量信息，并且角度分辨率可达到亚度(<1°)级别，能够通过输出大量的测量点清晰地呈现出目标障碍物的轮廓。4D成像雷达也能通过神经网络技术，根据呈现的点云图像信息，对道路的使用者和障碍物进行目标检测及分类，可在最远300m处检测、区分、追踪多个静止和移动的目标。此外，4D成像雷达在前前车刹车，防止连续追尾以及大光比、恶劣天气等场景下能够保持较好的性能。

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。

智能汽车系列：《4D成像毫米波雷达，自动驾驶最佳辅助》报告来源：幻影视界。

多方案提升分辨率，技术逐渐成熟，大规模上车指日可待

分辨率是衡量 4D 成像毫米波雷达性能的关键指标，行业致力于尽可能高的提 升分辨率以助力整车智能驾驶。提升分辨率有多种路径，可分为软件和硬件两 类方案，硬件方案有：芯片级联、芯片集成、超材料改进天线等，软件方案 有：虚拟孔径成像、超分辨率算法等。目前 4D 成像毫米波雷达仍处于起步阶 段，多种技术路线并存，预计经过对性能与成本的权衡，路线最终将走向收 敛。同时，伴随硬件集成化程度不断提升，产品成本有望持续下降，叠加信号 处理以及融合处理算法逐渐成熟，大规模上车应用指日可待。

产业链包含上游零部件厂商及中游整机厂商，机会良多

4D 成像毫米波雷达上游零部件降本空间较大。4D 成像毫米波雷达上游产品主 要为射频芯片、处理芯片、高频 PCB 以及算法。

(1)射频芯片与处理芯片：毫 米波雷达核心部件，研发壁垒高。目前市场主要以英飞凌、恩智浦、TI 等海外 巨头为主，国内如加特兰等厂商亦逐步实现突破。芯片呈现 SoC 集成化趋势， 产品降本增效，优势玩家地位有望强化。

(2)高频 PCB：价值量较高，新技术 如天线片上集成等方案有望推动降本进而实现产品出货量提升。

(3)算法：分 为信号处理算法和数据处理算法。其中信号处理算法与射频芯片和天线存在一 定耦合性仍有较高技术壁垒，数据处理算法有上移到域控制器的趋势，同时数 据处理算法以及自动驾驶算法目前走向趋同，算法开发成本有望被摊薄。

中游雷达制造厂商竞争激烈，存在上中游垂直一体化。

4D 成像毫米波雷达的中 游厂商可分为具有毫米波雷达生产经验的传统大厂，以及新切入赛道的自动驾 驶方案商与初创厂商，竞争激烈;同时部分公司既是零部件供应商又是雷达制 造商，实现垂直一体化，具有成本和性能优势。目前 4D 成像毫米波雷达行业 整体处于发展初期，技术路线多元，国内外玩家起点接近，国内厂商有望抓住 整车厂验证 4D 成像毫米波雷达的窗口期，迎头赶上，占据一席之地。