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2023年2月特斯拉向歐洲監管機構提出申請，特斯拉將在HW4.0硬件系統將配置一顆高分辨率4D毫米波雷達，此舉引起行業熱議。
在車載傳感器陣容中，攝像頭或是不可或缺的一員，但攝像頭在強光或極暗環境下無法進行最佳的感知；激光雷達目前大多搭載在一些高端車型上，其高昂的成本以及受天氣原因限制是現階段面臨的問題；而4D毫米波雷達剛好可以完成與其它傳感器的互補，保證在任何場景下的感知穩定性。
木牛科技的COO王衛接受了雷峰網(公眾號：雷峰網)新智駕的采訪，分享了他關于4D毫米波雷達的一些看法，下面是新智駕不改變原意的整理。
新智駕：木牛科技是從什么時候開始布局4D毫米波雷達的？
王衛：2019年，木牛科技的4D毫米波雷達產品原型就出來了。當時有個美國客戶Bobcat（斗山山貓），是一家工程機械企業，他是我們4D毫米波雷達的第一個客戶。他們的痛點就是工程機械使用環境惡劣，要求有很強的抗干擾能力，毫米波雷達的技術特性剛好契合這個使用場景。Bobcat在使用我們產品兩三年后就投資了我們，成為我們的股東。木牛科技是國內第一家真正做出4D毫米波雷達的。
新智駕：木牛科技和客戶的合作模式是怎么樣的？
王衛：在雷達這個領域，目前主流的商業模式都是提供一個軟硬一體相結合的雷達系統，那后續大家比如說有沒有更加這種細分的合作模式，那么我相信在未來的發展中，一切皆有可能。因為雷達系統是一個非常封閉的一個系統，是一個數模結合的系統，它從天線設計、波形設計到后續的算法，針對特定的天線和波形的處理其實是一個非常緊耦合的系統，要把它信號和后續的處理分開的話，這個路還有很長。
新智駕：木牛和哪些企業合作比較多，主機廠還是RoboTaxi L4公司？
王衛：目前主要是在L2+的系統里面用得比較多，L4遲遲不能落地，因此合作較少。
新智駕：目前4D毫米波雷達的技術路線有三種：多芯片級聯、虛擬孔徑、單芯片集成，木牛采用的哪種技術路線？
王衛：市場主流都是多芯片級聯。從雷達系統來講，無論是 3D 和4D，可以把它分成兩個相對獨立的系統，一個是射頻信號處理系統，就是它的射頻芯片部分。另一部分是基于雷達的特定算法的一個算力芯片部分。如果在 3D 時代，大家看單芯片、多芯片，通常是指這兩種不同的實現手法，就是你體現在一顆芯片上，還是兩顆芯片上。
以TI 為例，TI在3D時代，雷達芯片有一塊 Soc 。到了 4D 雷達上，TI 也把它分成兩塊芯片，一個是前端的射頻芯片，另一個就是后端的處理器芯片。
毫米波雷達的頻段算是一個高頻信號處理。對于天線，從射頻信號到芯片之間的引線都是很挑戰的一個系統。距離越短，靠的越近，效果越好，作為多塊分布的這個獨立芯片也是為了讓天線設計能夠有更大的靈活性。所以大家不約而同地把射頻芯片作為獨立芯片，那么當把射頻芯信號處理完了之后，后續的算力芯片其實大家都是一塊芯片。可以理解成數字和模擬兩個功能模塊。
新智駕：有些企業正在研究中央域控雷達方案，您怎么看？
王衛：中央域控雷達是一個很有意思的、未來的一個方向。這個思路的前提是大家認為中央域控越來越強，算力越來越高，可以把一些分布式的算力都集中到中央的高算力系列上。這個方案從可能性上來講是存在的。
主要挑戰有兩個：
硬件加速能力。雷達算法有獨特的算力需求，傳統的通用算力無法滿足，可能需要DSP或者相應的ASIC。
需要整體系統的提升。雷達，尤其是4D毫米波雷達，采集的數據量非常大，如果不做就近處理，統一傳輸到中央處理，總線速度是不夠的。所以中央域控方案，不是僅僅提升一個芯片，做了什么功能就能實現，需要整個系統的提升。
新智駕：有車企表示傳感器不會用4D毫米波雷達，您怎么就看這個事情？
王衛：那唯一的原因就是成本。隨著性能的增加，成本的降低，能夠被市場接受的時候，那么自然就會選擇了，就像特斯拉。
新智駕：木牛在5D雷達領域也有涉及，未來會將5D雷達用于車載嗎?
王衛：其實現在已經就在使用中。所謂的 5D 就是在傳統的 4D 的維度上，又增加了一個叫微動的維度。其原理就是基于微多普勒效應，比如木牛的高爾夫雷達，除了飛行軌跡，我們還可以測出高爾夫球的旋轉速度，這個在高爾夫運動中很關鍵。這個微動信息在所有的目標檢測中都可以疊加上去，像車載環境下對目標的檢測識別，目前已經應用到我們產品了。
新智駕：您怎么看最近4D毫米波雷達引起行業熱議？
王衛：4D 毫米波雷達是因為最近特斯拉這一把火燒得整個旺起來了。首先它不是一個新東西，早就有了。因為成本的限制，導致了使用場景還并沒有那么多。從技術上來講，它是跟 3D 雷達一脈相承的，它是需要同樣的算法工程經驗的積累的，它并不是一個全新的東西，像我們 2019 年就有產品了。
新智駕：有一些主機廠追求全棧自研，他們會對毫米波雷達進行一些底層算法自研嗎？
王衛：一說這個話題，第一個跑到我腦海中的廠商就是特斯拉，他是真正完全的全棧自研。我認為行業里邊也是百花齊放，各個廠商有各個廠商他自己所專精、所擅長的領域，每家的情況不一樣，一定有愿意全棧自研的，比如特斯拉這樣的，那么肯定也有希望就是跟合作伙伴共同成長。比如說汽車上 1 萬多個零部件，那我覺得很難有一個廠家把所有的環節全都自己做到最好，所以說未來的整個生態，我認為大家互相合作會是一個主流。
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