【導讀】作為自動駕駛系統的核心感知技術，4D成像雷達正在全球范圍內加速部署應用。這項創新技術通過提供卓越的測量精度、出色的可擴展性和強大的環境適應性，成功克服了傳統雷達系統的局限性。其獨特的多維度探測能力不僅能夠精準識別目標物體的距離和速度，還能精確感知方位角和仰角信息，從而構建出更加立體的環境感知畫面。隨著汽車行業向更高級別自動駕駛邁進，4D成像雷達憑借其全天候工作特性和優異的抗干擾能力，正在成為實現安全可靠自動駕駛不可或缺的技術基石。
作為自動駕駛系統的核心感知技術，4D成像雷達正在全球范圍內加速部署應用。這項創新技術通過提供卓越的測量精度、出色的可擴展性和強大的環境適應性，成功克服了傳統雷達系統的局限性。其獨特的多維度探測能力不僅能夠精準識別目標物體的距離和速度，還能精確感知方位角和仰角信息，從而構建出更加立體的環境感知畫面。隨著汽車行業向更高級別自動駕駛邁進，4D成像雷達憑借其全天候工作特性和優異的抗干擾能力，正在成為實現安全可靠自動駕駛不可或缺的技術基石。
開辟汽車傳感的新維度
汽車行業正經歷深刻變革，而4D成像雷達正是這場技術轉型的核心。相較于僅測量距離、速度和方位角的傳統雷達系統，4D成像雷達新增了仰角維度，對駕駛環境的理解更加立體、全面。其方位分辨率低于1度，探測距離超過300米，即便在復雜天氣或各種照明條件下，依然能為高級駕駛輔助系統(ADAS)和自動駕駛(AD)提供所需的高精度。
成像雷達為實現自動駕駛提供了必要的傳感
4D成像雷達的重要性
高速公路場景和城市道路場景兩大關鍵用例彰顯了4D成像雷達的重要作用。高速公路場景要求汽車能夠在遠距離精準探測高速移動的物體，以確保高速行駛時的安全操控。而城市道路場景則需在充滿靜止與移動障礙物的復雜環境中導航，對同時精準識別多個目標提出了更高要求。為應對這些挑戰，4D成像雷達提供了全面的空間感知、精確的環境感測以及遠程探測能力，并能在惡劣條件下穩定運行。相較于傳統雷達、攝像頭或激光雷達(LiDAR)，4D成像雷達以全譜感知能力滿足更高等級自動駕駛的需求。
ADAS/AD傳感技術
全球趨勢與市場差異
4D成像雷達的全球部署正在迅速推進，但各地區的戰略路徑卻不盡相同。中國在落地速度上較為領先，通過將入門級成像雷達整合至整車產品線，積極搶占市場先機；而歐洲和美國則專注于高性能系統的開發，主要應用于高端車型，因此整體采用速度相對溫和。預計到2028年，L2+至L5級自動駕駛車輛的全球滲透率將超過40%，其中中國市場有望突破50%。這一差異不僅體現了各地區監管環境和消費者行為的不同，也反映出成本效率與性能優先之間的戰略取舍。
未來機遇與挑戰
4D成像雷達的發展釋放出廣泛機遇。可擴展性是其核心優勢之一，例如6T8R和8T8R等配置能夠實現對更多車型的經濟高效部署，而高端系統如24T24R則支持先進的L3和L4級自動駕駛功能，不斷拓展自主能力的邊界。
此外，集成化設計也是一項重要優勢。更小巧、更高效的傳感器有助于降低功耗并簡化整車設計。然而，應用中仍存在熱管理等挑戰，特別是在電動汽車中，由于保險杠后方的氣流受限，冷卻難度加大。系統復雜性也需謹慎管理，以在性能、成本、尺寸及功耗之間取得平衡。隨著汽車架構從邊緣向中央處理轉變，數據帶寬與延遲問題也成為新的技術瓶頸，亟需強大的基礎設施升級。
展望未來：成像雷達的作用日益重要
隨著汽車架構不斷演進，4D成像雷達正日益展現其高適應性的傳感技術優勢。它兼容邊緣和中央處理模型，為OEM在向集成度更高的軟件定義汽車平臺轉型過程中，提供了關鍵的靈活性。這種高適應性對于汽車行業而言尤為重要——在尋求簡化傳感器集成流程的同時，也必須確保性能與可靠性的高標準。
憑借卓越的空間分辨率、在各種氣候條件下穩定運行的能力，以及跨車型的可擴展性，成像雷達適合廣泛部署。隨著OEM持續推動更高級別的自動化，對穩健、經濟高效且低能耗的傳感解決方案的需求將日益增長。而4D成像雷達恰能滿足這些需求，助力行業加快邁向更安全、更智能的未來出行模式。
此外，即便在夜間，其先進的靈敏度依然可精準識別路面碎片
S32R47賦能可擴展的成像雷達
恩智浦S32R47雷達微處理器單元(MPU)助力實現高性價比、高效成像雷達配置。這款高性能MPU支持24T24R配置，在確保緊湊尺寸和低功耗的前提下，提供強大的處理能力以實現穩健的目標檢測。其架構專為跨汽車平臺的可擴展部署而設計，特別適用于電動汽車(EV)等對熱管理和能效有嚴格要求的應用場景。通過減少所需收發器芯片數量，并優化系統集成，S32R47可幫助OEM在性能、成本和能效之間實現平衡。這也使其成為推動成像雷達廣泛部署的理想解決方案，特別適用于重視成本與快速落地的市場。
結束語
從ADAS L2+到L4級別的自動駕駛系統，4D成像雷達正不斷拓展汽車安全與自動駕駛的邊界。隨著OEM日益尋求可擴展的高性能解決方案，這一技術已準備就緒，引領未來智能出行的新階段。
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