智能駕駛傳感器中的毫米波雷達，擅長測量距離和速度，并且具有良好的距離和速度分辨率。與其他傳感器相比，雷達在夜間運行，在惡劣天氣條件下的影響最小。
而且有聲稱雷達是汽車上僅次于超聲波傳感器的第二便宜的傳感器，基于這些優(yōu)點的存在，所以雷達的技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用在智能駕駛上不斷的推進。
如《4D 成像毫米波雷達 - 101》文章講目前毫米波雷達的推進方向在提高角度分辨率成為4D毫米波雷達，繼續(xù)推進提供接近相機圖像的數(shù)據(jù)叫做4D毫米波成像雷達，可以實現(xiàn)和視覺《視覺為王-小鵬以及特斯拉的自動駕駛方案》那樣的AI 算法的應(yīng)用。
目前4D毫米波的技術(shù)路徑，主要是增加天線通道，也就是收和發(fā)的數(shù)量來實現(xiàn)感知數(shù)據(jù)的豐富。所以理論上來講感知的收發(fā)數(shù)據(jù)越多，數(shù)據(jù)越豐富準確，當(dāng)然信息處理量也越大。
Mobileye的宣稱未來高達幾千的通道雷達，可以用于點云等AI人工智能算法，可以識別超過上千目標(biāo)物。當(dāng)然他要替代激光雷達有難度畢竟由于其使用波的長度問題，波長長，分辨率低，邊緣信息肯定沒有激光雷達豐富準確。
所以當(dāng)前4D毫米波雷達的創(chuàng)新基本就集中在如何擁有更多的感知通訊通道，如何處理好這些信號得出想要的信息，目前主流技術(shù)鏈如下：
將標(biāo)準雷達芯片（恩智浦，德州儀器等）進行多芯片級聯(lián)，以增加天線數(shù)量，通過軟件處理創(chuàng)新來達到4D的效果，傳統(tǒng)巨頭們大陸、博世，還有華為等國內(nèi)公司。
將多發(fā)多收天線集成在一顆芯片，直接提供成像雷達芯片，比如Arbe、Vayyar，mobileye，uhnder等。
最難的是通過超材料研發(fā)新型雷達架構(gòu)天線陣列，代表廠家有Metawave，等。
標(biāo)準雷達芯片進行多芯片級聯(lián)，以增加天線數(shù)量，這是當(dāng)前主流傳統(tǒng)勢力基的方案基本上來自于以下三個供應(yīng)商的技術(shù)方案：
基于德州儀器AWR系列芯片前端收發(fā)，利用TDA2X系列芯片處理。
恩智浦的TEF 系列芯片前端收發(fā)，S32R系列芯片處理。
賽靈思FPGA芯片方案。
采用2發(fā)/4收 或 3發(fā)/4收，大概45nm的芯片的基礎(chǔ)方案進行級聯(lián)，增加通道。
當(dāng)前此類芯片企業(yè)都在打造開發(fā)生態(tài)，底層軟件開發(fā)很完備，工具鏈做的很容易上手，使更多的人容易利用和開發(fā)，例如之前講的《Nvidia英偉達的 AI 智能汽車信仰》，這些芯片供應(yīng)商的毫米波雷達芯片也例外，這就催生了數(shù)量眾多的國內(nèi)初創(chuàng)毫米波雷達企業(yè)，有傳言說華為的雷達方案也使用以上方案，如果是這樣的話，這次任老爺子說的寒冬來了，這些業(yè)務(wù)就裁撤掉吧，先不說能不能賺到錢，賺到錢之后也和手機一樣命門在別人手上，何必呢。 當(dāng)然作為傳統(tǒng)的博世，大陸，采埃孚等老牌T1其實他們的并非就是用芯片而已，他們對于汽車產(chǎn)業(yè)的know how ，使他們能夠給雷達芯片提出精準需求，也是催生了芯片行業(yè)的發(fā)展。 另外還有創(chuàng)新勢力Oculii，他背后是安霸芯片，他基于德州儀器以及英飛凌的芯片方案，使用 SLAM 風(fēng)格的機制處理獲取的數(shù)據(jù)。目標(biāo)是比較多個雷達幀，以構(gòu)建比任何單個幀都更詳細和準確的環(huán)境圖片。Oculii 的軟件還使用 ML機器學(xué)習(xí)/DL深度學(xué)習(xí)技術(shù)來調(diào)整發(fā)射信號參數(shù)以適應(yīng)特定的道路環(huán)境，號稱通過其算法可以最大100倍的性能提升。 另外傳統(tǒng)雷達的主角英飛凌也在發(fā)力，趕上。 將多發(fā)多收天線集成在一顆芯片，這個基本上又是一個芯片設(shè)計和創(chuàng)新的技術(shù)了，目前4D 毫米波雷達的創(chuàng)新新勢力就集中在此部分。
目前有Arbe的收發(fā)器具有 24TX/12RX 通道配置。它需要使用 Global Foundries 的新型 FDSOI CMOS 22FDX 技術(shù)，該技術(shù)比某些采用 22 納米技術(shù)的 CPU 更復(fù)雜。Arbe 還制造了一個處理芯片，可以實時管理多達 48 個 Rx 通道和 48 個 Tx 通道，每秒生成 30 幀的全 4D 圖像，等效處理吞吐量為 3 Tb/sec。 另一個硅芯片神童，Vayyar 的 他有 72 個發(fā)射通道和 72 個接收通道，形成了 2000 多個虛擬通道。它是真正的成像雷達，可生成高分辨率物體的 3D 圖像。當(dāng)這么多通道的時候，能耗成了他的限制。開發(fā)人員必須通過限制雷達的峰值輸出功率等方式，為這么多通道提供可接受的隔離水平。
因此，Vayyar 專注于車載監(jiān)控應(yīng)用和短程雷達案例。 Uhnder，它的產(chǎn)品是一款 28 nm ，具有 12TX/16RX 通道收發(fā)器，在單片硅片上帶有 CPU、DSP、內(nèi)存和接口。這些數(shù)字不應(yīng)直接與競爭對手進行比較。Uhnder 使用自己的軟件來實現(xiàn)帶數(shù)字編碼調(diào)制 （DCM） 的相位調(diào)制連續(xù)波形 （PMCW），而不是更常見的頻率調(diào)制連續(xù)波形 （FMCW） 方法。它還有助于通過使用幾乎獨特的相位編碼探測信號來消除相互的雷達干擾。 Mobileye，背靠英特爾的芯片技術(shù)，配備基于 48 x 48 發(fā)射和接收的 2,304 個虛擬通道，基于調(diào)頻連續(xù)波 （FMCW） 技術(shù)和多普勒式算法來實現(xiàn)感知。
所以毫米波雷達也走上了類似于攝像頭和激光雷達那種智能AI卷參數(shù)的道路，4D毫米波卷通道數(shù)量，卷信號處理，卷算法以及處理單元能力，智能AI道路。但其實在智能AI的世界應(yīng)用里面，感知通道，信號處理，算法處理都是基于成本，能耗，物體體積的藝術(shù)應(yīng)用，需要平衡應(yīng)用，例如感知夠強，但算法和數(shù)據(jù)標(biāo)準跟不上也是浪費。 所以作為開發(fā)和消費者都沒必要去追求參數(shù)的強勁，還需要看療效。
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