毫米波雷达前装市场“爆发”，新旧势力“角力”加剧
"雷达目前大约占汽车业务的10%，我们认为到2023年将保持以25%到30%的年增速，"这是全球主要的毫米波雷达芯片供应商NXP的判断，预计到2030年，车用雷达的渗透率将攀升至55%。
如果说三年前，对于毫米波雷达市场的增长更多基于类似各国新车评级对于AEB、BSD等主动安全功能的政策驱动，如今，另一个趋势正在出现，L2/L2+级辅助驾驶新车的加速落地，对于毫米波雷达的需求带来了单车搭载数量上的指数级增长。
高工智能汽车研究院监测数据显示，今年1-8月国内市场新车前装标配搭载前向雷达为432.66万颗，同比增长42.3%，前装搭载率为32.8%，同比增长近5个百分点；用于盲区监测、辅助（自动）变道的角雷达同样增速明显。
数据显示，今年1-8月前装标配搭载角雷达为379.57万颗，同比增长66.38%，前装搭载率为28.82%，同比增长近19个百分点；从单车配置数量来看，3R、5R正在成为市场主流。
显然，中国市场的增速超出了NXP对于全球增速的数字目标。
而在市场格局方面，以森思泰克、华域、为升科、楚航、承泰为代表的新晋供应商正在角雷达市场争夺份额，并逐步在前向雷达市场小规模量产突围。同时，舱内体征监测、4D成像等开始成为新的增量市场。
这些公司瞄准的目标就是，打破国际大厂在该领域的技术壁垒和行业垄断，实现智能驾驶核心智能硬件——毫米波雷达传感器国产化突破。
不过，看到未来市场潜力的传统雷达供应商巨头，并没有固守市场。从去年开始，包括大陆集团、博世、安波福、采埃孚等巨头都在加紧新一代雷达产品的上市。
“未来几年，汽车行业对半导体的需求不断增加。”博世表示，该中心的第一阶段开发计划将包括用于高级驾驶员辅助系统的77GHz雷达芯片，以及用于自动驾驶的雷达技术。
今年3月，博世宣布与芯片晶圆代工厂GlobalFoundries（格芯）合作开发用于自动驾驶功能的雷达芯片的协议，其位于德国工厂将开始投产高频雷达芯片。
按照计划，博世首款基于新方案的雷达SoC将于今年下半年交付，用于新一代汽车雷达的进一步测试验证。“技术的升级，意味着传统雷达制造商希望从芯片设计开始自主掌控个性化方案开发。”
同时，借助格芯的晶圆级定制化解决方案，博世将正式进入下一代高精度雷达技术的竞争赛道，并且极大改善现有传统雷达无法识别静态物体的缺陷。
和博世类似，在下一代毫米波雷达产品研发上，此前以摄像头视觉技术见长的Mobileye也宣布将自主研发基于自主芯片+软件定义的毫米波雷达。
“仅仅是基于通用SoC还不足以高效处理点云。软件定义必须支持更大的灵活性，这需要复杂、专有的算法以及专用的SoC。”Mobileye创始人直指现有产业链痛点。
按照Mobileye的计划，未来将向汽车制造商提供完整的L4/L5级自动驾驶全套感知硬件解决方案，同时向系统解决方案商提供单一的硬件，包括激光雷达、毫米波雷达。
而在安波福看来，在传感器方面，以毫米波雷达为中心的解决方案提供了一种可选的高性价比方案路径，尤其是4D成像雷达的加入，意味着，接下来机器学习技术也可以使用来自雷达的数据，并与其他数据进行融合。
安波福最新推出了FLR4系列前向雷达，其中，FLR4比现有型号增加了两倍的距离分辨率和三倍的垂直视场。角雷达方面，SRR6则是与前一代相比，探测距离提高了40%，距离分辨率提高了两倍，垂直视场提高了三倍。
FLR4+，则是该公司的首款4D成像雷达，探测距离同样超过300米，并且通过机器学习支持真正的高程目标识别，并且还着重强调了具有吸引力的价格/性能比。
在角雷达应用上，安波福也推出了SRR6+和SRR6 HD两个型号，前者的探测距离比前一代角雷达增加了一倍，并增加了更高分辨率的角度识别。后者则为代客泊车和低速自动驾驶提供最大的分辨率输出。
作为传统毫米波雷达的巨头之一，大陆集团在已经上市第五代毫米波雷达、量产首款4D成像雷达（ARS540）的基础上，正在加快第六代远程雷达和360环绕雷达的量产，预计2023年开始交付。
和此前五代雷达（ARS510、SRR520）相比，第六代毫米波雷达采用了共享软件和硬件平台的策略，降低了整体开发和生产的复杂度，从而继续降低成本，并且帮助客户减少测试和应用开发工程量。
与第五代相比，第六代的性能将继续大幅提升（同时体积减小40%），并作为一个可扩展的解决方案，覆盖从入门级和新车评级要求，到自动变道等更高级别自动驾驶功能的实现。同时，新的智能算法，可以过滤掉来自其他雷达的干扰信号。
此外，采埃孚也已经上市最新一代Gen21中程雷达，探测距离达到220米，通过与摄像头融合满足欧洲NCAP五星安全评级和L2/L2+自动辅助驾驶性能要求。目前，在国内市场已经首发量产搭载于东风奕炫Max。
这款中距离探测雷达可以提供三种操作模式，并适配不同的车辆速度提供增强的感知性能。比如，从最高分辨率的低速短距，支持行人AEB；再到ACC启动下的高速远程对象检测。
此外，采埃孚的4D成像雷达也将在国内市场首发搭载于上汽R的ES33车型，探测距离超过300米，拥有192个接收通道，是传统雷达的16倍。
而作为传统24GHz雷达的巨头，海拉也已经开始量产77GHz雷达，并进军前向ADAS市场。公开信息显示，第一代77GHz雷达已经供应某德国品牌乘用车和卡车，正在开发的第二代雷达将于2024年量产供货另一家德国高端品牌汽车制造商。
海拉的77GHz雷达基于RF-CMOS技术的系统芯片，除了发射和接收元件外，还集成了数字化元件和自诊断系统。同时，基于模块化、可扩展的平台概念，支持不同的车辆电子架构和接口，并增加了对以太网的支持。
按照计划，第二代77GHz雷达采用了最新的天线和芯片技术，大幅增加探测距离和视场角，并进一步提高近距离探测精度。同时，基于4D成像技术，大幅优化对于小物体的探测能力。
无论是传统巨头还是新晋供应商，对于毫米波雷达市场的增量需求，不仅仅是看中数量的增加，还有能力的大幅提升，比如，点云数量以及俯仰角的探测能力。
“雷达提供的数据，比视觉系统提供的要复杂得多；不过，前者除了提供目标的位置之外，还提供距离和速度等信息，这是相当有价值的。”安波福相关负责人表示，同时，由于域控制器架构带来的高算力，意味着机器学习边缘加速成为可能。
比如，高通公司本身不生产毫米波雷达，但通过在雷达上进行深度学习，来扩大雷达的性能。例如，通过使用高通内部开发的“雷达深度神经网络”，通过使用增强的雷达获得更高的分辨率和3D扫描。
更关键的是，相比于视觉处理，雷达数据处理的能耗更低。一组数据显示，一个处理6个近距离雷达数据的系统功耗约1W，而一个处理6个摄像头数据的系统则需要10W到15W。
在实际的道路场景应用上，此前安波福公司也给出了结合机器学习能力的一系列数据。比如，针对道路上的小物体或碎片，机器学习可以将探测距离再提高50%以上，并能跟踪200米范围内的小物体。
同时，对于前方小物体是否可以安全行驶通过，机器学习系统也可以用安全的和不安全的物体进行训练。此外，与经典的雷达信号处理相比，机器学习减少了70%的漏检，通过与其他传感的融合可以进一步改善检测。
在高工智能汽车研究院看来，接下来毫米波雷达市场将出现多层次需求，入门级L1/L2车型在雷达选型上将更多考虑性价比，这是国产供应商规模化突围的切入点。同时，新增加的角雷达市场规模也不容小视。
而在面向L2+及L3/L4的高阶市场，对于产品的性能要求将更加苛刻。这个细分市场，将是传统巨头和新晋供应商角逐技术竞争力的“关键”赛道。谁先拿下，就意味着占据市场的制高点。
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