為了加速“規模化上車”的進程，4D成像雷達的“降本戰”已經激烈打響。
《高工智能汽車》獲悉，4D成像雷達的交付價格已經下降至500-1000元，最低甚至已經跌破了500元，價格正在快速向3D前向雷達靠近。多位企業人士透露，預計2024年的價格還會下降30%-40%。
一直以來，盡管4D成像雷達具備長距離、全天候等優勢，但由於成本、軟件算法等的制約因素，其整體市場進展卻低於預期。
不過，NOA正在從相對簡單的高速場景轉向復雜的城區場景，更加強調性價比的同時，對於感知能力的提升需求也更加迫切。業內人士認為，與激光雷達相比，4D成像雷達更具性價比優勢，可以最大程度降低智能駕駛感知系統的成本。
因此，NOA賽事的白熱化，以及4D成像雷達成本的快速下降，有望推動4D毫米波雷達加速實現規模化上車。
另外，L3級自動駕駛正在加速落地，也再次吸引了業界對於4D成像雷達的關註。有多位業內人士表示，4D成像雷達和激光雷達融合方案將是L3級以上自動駕駛的主流感知方案。比如Mobileye就曾表示，基於攝像頭的純視覺感知與4D成像雷達 激光雷達融合感知兩套方案應該並行，才是真正的冗餘。
那麼，在價格不斷下降、NOA賽事白熱化等因素的刺激下，4D成像雷達將在何時迎來爆發式增長期？各大供應商如何搶占先發優勢？
01 “降本”戰打響
眾所周知，此前市場上大多數的4D成像雷達方案主要依靠的是增加信號通道陣列（芯片級聯）、增加天線數量等方式來實現，且大多數還需要額外配備成本較高的FPGA來進行數據處理，導致4D成像雷達的成本較高且技術復雜度較高。
進入2023年，各大主機廠正在推動NOA從高速向城區的規模化量產，智能駕駛感知系統進入到了真正比拼傳感器性能和性價比的階段。
在這樣的背景之下，“降本增效”已經成為了各大4D成像雷達廠商的“主線任務”。
以承泰科技、楚航科技、木牛科技為代表的國產毫米波雷達廠商，紛紛加速推動雙芯片級聯方案的4D毫米波雷達的大規模應用。比如承泰科技推出第6代產品4D成像雷達，采用的就是雙級聯方案，可實現最大350米的探測距離，俯仰&水平&方位角精度 0.1°，最大的優勢是可以實現高目標分辨率和識別能力的實時點雲成像功能，極具性價比優勢。
承泰科技研發中心總經理錢磊表示，雙芯片級聯方案在成本和性能上面可以做到很好的平衡，未來幾年內將是4D成像雷達規模化上車的主流方案。
而楚航科技CEO楚詠焱也介紹，相對傳統3D毫米波雷達，雙芯片級聯方案的4D成像雷達僅增加了一顆前端芯片。此外，雙片級聯解決方案基於傳統雷達現有工藝與硬件基礎，在硬件、射頻設計和算法上升級，小幅的成本提升，卻能帶來性能的大幅升級。
楚航科技推出的雙芯片級聯式4D成像雷達產品，可實現1024個4D點雲和64個跟蹤目標的輸出，探測距離可達300米，角度分辨率達到1.5°（水平）*3°（俯仰）。
另一方面，部分4D成像雷達廠商則嘗試從波導天線、國產芯片替代等的創新應用開始，破除4D成像雷達性能與規模化量產難題。比如安波福推出的第七代4D毫米波角雷達，該雷達由中國本土團隊主導開發，搭載了國內首顆一體式集成雷達芯片以及業界首款空氣波導天線方案，通過復用成熟的高性能端到端雷達算法，可以實現寬視角（FOV）內的高角度分辨率和精度。
在木牛科技看來，乘用車市場對於4D成像雷達的點雲密度、成本都有一定的要求，隻有滿足這些要求，才具備核心的競爭優勢。因此，木牛科技使用高性價比、車規成熟的級聯方案，並且在復合波形、復雜陣列與解算增加全FOV范圍的點雲密度和精度上做了諸多的創新，成功做到了所有距離段的點雲密度不降低、點雲凝聚不發散、低於1度的角度分辨。
同時，木牛科技的4D成像雷達已經迭代到了第三代I79 Imaging，圍繞波形設計、孔徑陣列、收發通道、算法架構、運算效率和抗幹擾等方向進行了全面優化。與攝像頭前融合後，可實現自主上下匝道、智能變道等NOA功能，目前已經拿下了頭部主機廠的定點。
而在近期舉辦的CES展上，Altos Radar（傲圖科技）也重磅推出了Altos V 系列的最新產品 Altos V2。據悉，該4D成像雷達是全球首個非FPGA可量產的4D毫米波雷達，基於TI（德州儀器））TDA4 完成 4 片級聯設計，可以有效支撐L3級及以上自動駕駛方案的落地。最重要的是，Altos Radar（傲圖科技）宣稱，該4D成像雷達的價格僅為激光雷達的1/10。
很顯然， 4D成像雷達正在圍繞“降本和提高性能”打響了一場轟轟烈烈的技術升級戰。
多位企業人士向《高工智能汽車》透露，目前，市場上前向毫米波雷達（3D）的交付價格大約在350元左右，而雙級聯4D毫米波雷達的價格大約是500-1000元，最低已經跌破500元，而四級聯方案價格普遍還需要1000 元。
02 2024年將迎來發展轉折點？
在新一輪智能駕駛感知方案升級的浪潮下，4D成像雷達備受市場關註，尤其是特斯拉選用了4D毫米波雷達之後，4D毫米波雷達的市場熱度一直隻增不減。但從實際量產情況來看，4D毫米波雷達尚在量產應用的早期階段，整體體量還較小。
對此，木牛科技CTO冀連營博士表示，業內對於4D毫米波雷達究竟是替代原有的3D雷達做感知冗餘，還是作為主傳感器，還是比較模糊的狀態。
“目前來看，4D毫米波雷達作為主傳感器，面臨的最大的問題是4D成像雷達還處於發展的早期階段，未來性能還需要大幅提升，同時主機廠和Tier1並不知道4D點雲能做什麼？如何使用？” 冀連營博士補充表示。
還有企業人士直言，4D成像雷達可以提供接近激光雷達的性能，成本上相比激光雷達更具優勢，性價比突出。但當前，主機廠的智能駕駛系統普遍還沒有做到真正的前融合，導致4D成像雷達的優勢很難真正發揮出來。
“目前不少智能駕駛系統雖然已經采用了4D成像雷達，但大多數也隻是當作‘大號’的前向雷達（3D雷達）在使用。”錢磊表示，如果不能充分發揮4D成像雷達的優勢，自然很難打破4D成像雷達市場的發展困境。
過去，毫米波雷達廠商主要提供的是軟硬一體的“黑盒子”模式，絕大多數主機廠都沒有接觸毫米波雷達的原始數據，導致主機廠很難實現雷達和攝像頭等傳感器的數據級融合，更無法實現雷達數據在自動駕駛處理器中進行深度學習算法的閉環迭代。
業內人士認為，4D成像雷達必須進行軟硬分離設計，其數據處理統一交由中央計算系統完成。這樣一來，既可以降低對端側數據的處理要求，也可以大幅降低4D成像雷達的成本。
鑒於此，領瞳科技基於黑芝麻智能華山二號A1000芯片推出了波導4D雷達中央計算系統，支持一顆雙級聯或者四級聯4D毫米波雷達原始數據的輸出，支持多達16路高清攝像頭、多路以太網接口，可以拓展支持10G以太網。
同時，領瞳科技的中央計算4D雷達算法和軟件還可以支持多款不同的ADAS域控制器和中央計算平臺，解決了毫米波雷達原始數據傳輸帶寬、數據傳輸和處理過程的延遲等問題，助力了4D毫米波雷達從邊緣計算向中央計算時代邁進。
總體來看，盡管4D成像雷達市場還面臨著諸多的發展難題和挑戰，但是業內依然對4D成像雷達的未來前景充滿了期待。在為升科CTO蔡青翰看來，多傳感器融合需要匹配足夠優化的融合算法。在這其中，4D成像雷達可以實現多傳感器的前融合和點雲融合，從而降低漏檢率、誤報率等，並且具備全天候、抗幹擾的優勢，未來的市場前景無限。
而在歐菲光看來，4D毫米波雷達無論在艙內、艙外都具備巨大的市場機會。目前，歐菲光正在加大4D毫米波雷達的佈局力度，目前已經佈局了4D中長距雷達、4D成像艙內雷達、4D數字成像雷達等，同時還積累了MIMO算法、超分辨算法、目標識別算法等。
那麼，4D成像雷達市場將在何時迎來爆發點？
業內人士一致認為，2024年開始，部分車企將大力推動L3/L4級自動駕駛的發展，同時城市NOA也有望進入快速發展階段。屆時，4D成像雷達市場有望打破尷尬的發展困境，迎來規模化爆發的重要轉折點。