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汽車雷達，進入高速發展期

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汽車雷達，進入高速發展期

來源:半導體行業觀察

據市場分析機構Yole透露，不斷發展的安全法規和新穎的駕駛自動化功能正在推動雷達市場。
　　
　　他們指出，總體而言，2021年雷達平臺市場為58億美元。根據他們的預計，其未來幾年的復合年增長率將高達14%，那就意味著到2027年，整體市場規模將達到128億美元。這一市場增長主要來自4D和成像雷達，這將更好地適應未來更嚴格的駕駛場景.
　　
　　Yole同時指出，雷達傳感器也有望在更普遍的情況下進入室內監控用例市場，例如兒童存在檢測和占用監控系統。這種新型雷達傳感器預計將帶來新的市場機會。據Yole預計，到2027年這個市場將達到近5億美元。
　　
　　總結20年技術演進，彰顯未來之路
　　
　　Yole表示，第一個商用汽車雷達于2000年為戴姆勒和寶馬汽車推出。在2020年和2021年期間，領先的雷達供應商推出了他們的第5代雷達?，F代汽車雷達傳感器繼承自這個長期的進化周期。到目前為止，升級主要集中在成本和外形優化上，這說明了行業所追求的集成化趨勢。
　　
　　除了集成之外，RF性能隨著時間的推移顯著提高。最初，雷達以模擬波束形成和機械轉向運行，然后轉向數字波束形成（全場景照明）。在數字波束形成時代，引入了MIMO技術，可以在保持合理物理尺寸的同時增加天線虛擬孔徑。
　　
　　目前，業界提出了MIMO縮放（從0.2k到2k像素）作為實現成像雷達低于1°角分辨率的基線。這帶來了信號處理和計算方面需要克服的新挑戰，這解釋了為什么重點轉向深度學習和人工智能。
　　
　　新市場動態，新玩家定位
　　
　　過去幾年，汽車雷達市場引起了更多關注。
　　
　　在系統層面，市場由六大一級供應商引領：Continental、Bosch、Hella、Denso、Aptiv和Veoneer。同時，在芯片層面，恩智浦和英飛凌占據了大部分市場。盡管雷達市場已經成熟多年，但我們看到多個新玩家定位并獲得設計勝利，無論是在系統級別（Magna、Mobis、Weifu等）還是在芯片級別（例如，Arbe、Uhnder、Vayyar）。而且還有更多，因為大型科技公司也在投資雷達開發（當中包括華為、高通和英特爾……）。
　　
　　尋求新收入來源并渴望差異化以求生存的OEM熱衷于與這些公司直接討論，將其傳統供應商列入候選名單。這給領先的一級供應商和半導體公司帶來了巨大壓力，他們需要比通常的時間周期更快地進行創新。因此，領先企業正在尋求協同效應，要么進行整合，要么轉向垂直整合。
　　
　　毫米波雷達推陳出新，邁向4D
　　
　　從如今的技術來看，要實現完全自動駕駛依然有所難度，但是作為主動防護汽車駕駛安全的高級駕駛輔助系統（AdvancedDriverAssistanceSystems，簡稱ADAS）正在逐漸成熟和普及，毫米波雷達就是汽車ADAS不可或缺的核心傳感器之一。
　　
　　在這個車企們追求高級別自動駕駛的時代，毫米波雷達市場滲透率也在逐漸攀升。YoleDéveloppement數據顯示，全球毫米波雷達市場規模預計將由2019年的205億美元增長至2025年的280億美元，年復合增長率為5%；其中，車載毫米波雷達市場規模預計將由2019年的55億美元增長至2025年的105億美元，年復合增長率達到11%。
　　
　　從20世紀60年代至今，經歷了幾十年的發展，傳統的毫米波雷達毫無疑問已經是一項十分成熟的技術，然而過于成熟的技術卻限制了它的突破性創新，且在一定程度上固化了其市場格局，這也是毫米波雷達話題性不如激光雷達的原因之一。激光雷達作為一項新興技術，無法預知的未來也正是它的魅力所在，蘊藏著無限可能。
　　
　　此外，相比激光雷達的高探測精度以及較強的3D環境感知能力，毫米波雷達在面向L3及以上級別的自動駕駛功能中的短板也十分明顯。傳統毫米波雷達還停留在距離和方位的2D平面感知，缺少高度這個維度的感知，并且存在無法高密度點云成像，不能有效地解析目標的輪廓與類別、水平角分辨率低、難以檢測橫穿目標以及難以檢測靜止目標等技術局限。
　　
　　具體來說，由于傳統車載毫米波雷達的天線只在二維方向上排列，使得其只可測量水平坐標（X，Y），同時依靠多普勒效應可以測量物體的速度信息，最終只可輸出（X，Y，V）三個指標。
　　
　　從X軸看，傳統毫米波雷達橫向分辨率低，也就是上述說到的水平角分辨率低。橫向分辨率是指左右兩個掃描的激光點形成的夾角，夾角度數越小，橫向分辨率越高，和激光雷達相比，毫米波雷達的橫向分辨率不具備優勢。
　　
　　而從Y軸看，傳統毫米波雷達則在測高能力上有所欠缺。由于不具備測高能力，傳統毫米波雷達難以判斷前方靜止物體是在地面還是在空中，井蓋、減速帶等“地面低小障礙物”以及交通標識牌、龍門架、立交橋等“空中障礙物”，在它的“眼”里都是在地面這一平面上，在這種情況下，如果不把他們反射的信號全部過濾掉，毫米波雷達無疑就會發出前方有障礙的錯誤預警，造成“幽靈剎車”。然而，當橋梁、路牌下有靜止的車輛、三角錐桶等“路面上較大障礙物”，毫米波雷達也會因為誤判導致交通事故發生。
　　
　　特斯拉在2016年時發生的那場自動駕駛車禍，起因就是因為特斯拉攝像頭感知失效，無法識別出前方停下的貨車，而毫米波雷達作為備用傳感器，本應該識別出前方障礙物發出預警，只可惜事實并非如此，最終造成慘劇的發生。
　　
　　因此，綜合來看，毫米波雷達要想再次占據自動駕駛三件套中的“C位”，升級4D感知勢在必行，4D成像毫米波雷達也就此誕生。

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