特斯拉之后，蔚来将用上4D雷达，也用来完善占用网络？

4颗英伟达Orin带来1016Tops算力、图达通猎鹰激光雷达、33个各种传感器加持，蔚来NT2.0下的ET5、ET7、ES6、ES7、ES8车型，全都标配这些辅助驾驶硬件，但蔚来可能觉得这些还不够。

蔚来近期宣布与恩智浦展开合作，将采用恩智浦的4D成像雷达技术，有这一技术的蔚来车型可能会在2024年量产交付，蔚来在智能驾驶硬件方面一向卷得很凶，而且硬件的基础性能也会要求比较高，这个恩智浦的4D毫米波雷达到底能给蔚来的智能驾驶提升些什么呢？

雷达这种硬件，相信大家都不陌生，雷达主要的作用就是测距、像最普通的超声波雷达，也就是倒车雷达，可以探测一些近距离的事物，有辅助驾驶加持的车型，几乎都会用到的毫米波雷达，则可以探测中远距离的物体距离，而激光雷达可以形成3D的感知，点云密集的激光雷达已经具备了一定成像能力。

而4D成像雷达是一种基于超声波和激光雷达技术的新型传感器技术。相比于传统的3D效果雷达，4D雷达可以实现更高的分辨率和更广的覆盖范围。它可以在三维空间内实时生成物体的位置、速度和运动轨迹等信息，同时还能够感知周围环境的温度、湿度、压力等物理参数。

4D成像雷达也是毫米波雷达中的一种，而普通的毫米波雷达最大的弱点就在于对于静态物体的识别，因为普通的毫米波雷达感知不到高度，它会侦测到非常多的物体，需要进行静态杂波过滤，可在这过滤的过程中，可能会把本不该过滤掉的危险目标过滤掉，造成风险情况。而4D成像雷达可能更全方位地识别物体，高分辨率点云增强了环境映射和场景理解，能够在测量物体速度的同时检测和分类超出人眼视线范围的物体，几乎不受天气或光照条件的影响。

而对于蔚来车型来说，增加的4D成像雷达可以进一步增加感知冗余，特别是对于静态物体的识别优化方面，以及对于自身占用网络技术的进一步优化，特斯拉靠纯视觉做出了占用网络，通过8颗摄像头把2D视角变为3D图像，而蔚来不但利用了全车的外部摄像头，同时还使用了激光雷达这一本身就能产生3D感知的硬件，如果在加入4D成像雷达的数据后，系统应该能够对于物体移动的预测会更加细致全面。

不但感知的范围更广，效果更好，而且4D成像雷达今后的成本价格也会低于绝大多数的激光雷达，目前量产的比较少，价格还没有太大优势，这好像是4D成像雷达目前唯一的局限性了，但是对于喜欢尝鲜的新势力们，这应该不是什么问题啊，为什么目前使用4D成像雷达的车型非常稀少呢？

随着毫米波雷达系统总的通道数的增多，目前大部分的处理器无法满足毫米波雷达系统大吞吐量数据的需求，因此目前非常需要设计符合大阵列大吞吐量的雷达专用处理器芯片，现在几乎只有恩智浦这些厂家能够设计相关的雷达专用处理器模块。

而且随着车辆使用毫米波雷达系统的增多，不少车型都有5个毫米波雷达，雷达波和雷达波之间的干扰日益严重，相同的中心频率内使用线性调频信号，很容易产生相互之间的干扰，如何避免这类相互间的干扰，也是亟待解决的问题，一些企业使用多个频率跳动的窄带信号合成宽带信号，来规避雷达之间的相互干扰，但这类方案目前还不能落地。

所以在这种情况下，目前已经有了成熟4D成像雷达解决方案的企业，会变得非常吃香，车企可能需要从供应商手中去采购完整的方案，特别是这个解码处理器，因为4D雷达的感知范围非常广，数据层次很多，这个我们上文提到过，但这部分很有可能供应商会给黑盒方案，因为现在有完整4D成像雷达技术的，除了恩智浦已经量产以外，剩下应该就是采埃孚和Arbe了，目前这个领域有成熟技术的企业真的不多。

而这一部分如果真的是黑盒方案，那么可能会影响辅助驾驶的自研进程，蔚小理们在辅助驾驶的全栈自研方面都是下足了功夫，如果其中有一个难以打通的部分，就比较难办了，不过蔚来应该已经找到了比较完善的合作方案。

虽然目前真正使用4D毫米波雷达的车型并不多，但是已经有很多大车企都抛来了橄榄枝，其中甚至还有在穿视觉带路上不知准备走向何方的特斯拉，我们之前解析的特斯拉FSD Beta版本，都是基于HW3.0硬件，也就是2颗FSD芯片+8颗摄像头的组合，对于新款Model S/X上使用的HW4.0，特斯拉目前还没有为它们开通任何的辅助驾驶功能。而这个HW4.0，其中正是有着4D成像雷达的接口和组件。

连马斯克都对4D成像雷达有兴趣，确实可以证明这款硬件确实是有前景的，特斯拉采用的4D毫米波雷达应该是以色列Arbe公司提供的PhoeniX雷达，而且特斯拉还对Arbe的技术方案进行了改良，而特斯拉采用的方案，一般都会非常考虑成本问题，既然在省钱拿掉其他雷达传感器后，又加入这么一款雷达，肯定也是经过了充分考虑的。

4D成像雷达在现阶段虽然还有一定的成本问题，但是长期来看，它的成本必然会低于绝大多数的激光雷达传感器，而且将近300米的有效感知距离，几乎可以打败所有车规级的激光雷达，最重要的是它已经有了一定的成像能力，能感知还能通过角速度等数据，预测物体移动轨迹，激光雷达能做到了，它几乎全都能做到，而且成本还能更低，对于辅助驾驶已经过了卷硬件阶段的当下，成本低，更实用的硬件必然会更受追捧。

现在的几乎所有辅助驾驶，都是视觉感知占到了最主要的比重，而其他传感器是用来增加冗余的，而我们从特斯拉的占用网络那里看到，即便是纯视觉感知，在借助占用网络技术后直接生成3D空间，用立方体标注有物体的地方，就可以让系统在不用完全认清物体的同时，就已经能够避障了，而使用上成像雷达之后，甚至还可以把视觉转化那一步也省去，直接以空间占用的方式呈现外部世界，甚至视觉都可以作为辅助性的感知硬件，没必要再去卷摄像头的性能或者个数。

随着4D成像雷达的逐渐上车，估计也会有越来越多的车企看到这项技术的优势，随着成本的进一步下探，运用的车型也会越来越多，激光雷达可能也会像高精地图一样慢慢淡出人们的视野中。虽然目前4D雷达存在一些问题和挑战，但是随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，其未来的发展前景依然非常广阔。