作为智能驾驶的重要零部件，雷达领域內4D毫米波雷达和激光雷达，可谓齐头并进。不过，八仙过海，各家Tier1们到底走什么技术路线，还是有差异的。
6月21日，大陆集团Continental第六代雷达做了一次小范围的交流活动，主要是深入沟通一下大陆第六代雷达相关的进展。大陆比较自豪的是，第六代雷达结合了高性能和高性价比。
“2023年，我们开始推出第六代雷达。第六代雷达也非常成功，因为我们传感器的订单量也已超过1亿只。虽然这些订单还没有完全交付量产，但是订单量已经超过了过去20年大陆集团雷达产量的总数（1亿只）。”
大陆集团自动驾驶及出行事业群中国区负责人贝悦登（Juergen Brandl）先生对汽车公社表示，受到订单“很大的鼓舞”，但是对于具体价格，则不肯透露。当然，雷达的总体趋势都是降本的。
贝悦登还介绍了大陆观察到的雷达传感器的发展趋势。根据大陆的数据，目前，几乎50%的汽车都装有长距雷达，而且搭载比例越来越高。“有人说雷达将被摄像系统所取代等等，至少在这个表的数据上看不到这个趋势。此外，角雷达在360°环绕传感中的应用也逐年迅速增加。”
01“遥遥领先”？
从产品组合上，大陆的第六代雷达包括长距离雷达以及环绕式雷达（角雷达），还有4D成像雷达以及卫星雷达。而且，从第五代雷达开始，大陆的技术路线就是前雷达、角雷达共平台开发。
对第六代雷达，大陆集团AM中国区工程总监周勇博士用了一句话，“如果要让我用一句话来总结第六代雷达产品，可以说这是全球第一款已经量产的4发4收、全频段、单芯片、使用了LoP技术以及波导天线技术的高性能雷达。”
不过，从谨慎的角度，大陆没有将这两款ARS620/SRR630雷达命名为4D雷达，而是内部称为3.5D。毕竟距离其第一款五代4D成像雷达ARS542的点云数据还有距离。
从功能角度来看，这一代大陆雷达可以输出目标、点云、道路边界，并且可以实现警告及控制功能等等。其中，“道路边界检测”则是一个独特的卖点，就是可以输出道路两侧的距离。
“为什么这个数据很重要？因为我们探测到了目标，我们就知道这个目标是在什么地方，目标与车要做很好的关联。”
周勇博士抓取了几个典型的参数，比如，车辆的探测距离可以达到280米，角精度可以达到0.13°，ARS FoV ±60°，也就是120°。在角度方面，角雷达可以做到±80°，综合起来就是160°。特别值得一提的是，雷达的行人探测距离可以达到140米，距离分辨率0.2米。
对于“0.2米”这个尺度，周勇博士用了“遥遥领先”来定义。这也是毫米波雷达的优势，在光照不好的场景下，可以非常可靠地检测远距离的行人。
而行人检测功能的增强，当然是基于法规越来越严格的原因。而且，出口海外是国内车企一个非常重要的增长点。但其他国家和地区，从法规的趋势上会越来越严格，这是毋庸置疑的。再加上信息安全以及功能安全在全球市场上非常被重视，在这方面，大陆集团有非常强的经验。
说到波导天线，周勇还表示，到目前为止，“大陆集团是全球第一家，也是到目前唯一一家已经量产波导天线雷达的公司。”因为，波导天线的技术含量很高，如何设计上面的天线，如何布局，都非常考验雷达供应商和波导天线供应商的能力。
而基于最新的波导天线技术，独特的波形设计以及LoP技术，还有智能雷达抗干扰技术以及高分辨率算法，周勇博士认为，“大陆集团有（这样）高性能且低价格的产品，可以帮助自动驾驶以及辅助驾驶更加快速安全地落地。”
对于目标检测，第六代雷达的电子接口满足CAN-FD和以太网。另外，大陆能提供目标和点云的所有功能以及性能给主机厂。
至于角雷达，大陆集团在性能上做到了车辆检测距离200米。这比上一代的角雷达探测距离提高了一倍，达到与市面现有前向雷达的探测距离同等水平。同时，其行人探测距离是可以达到110米，角的距离分辨率0.29米。
周勇认为，可能有的雷达供应商可以做到探测距离、分辨率在一个指标情况下非常好，但是两个指标都同时做到的供应商，目前大陆集团可能是独此一家。
跟前雷达一样，角雷达同时支持前后融合，不过周勇博士很委婉地说到，“从经济性的角度，客户可以把这些相对已经成熟的功能交给供应商，客户自己可以更加专注于他们擅长的领域开发，比如说城市NOA或者其他系统。”
另外，大陆第六代雷达支持全频段，既可以运行于77GHz，也可以运行于79GHz。雷达带宽可以做到4G，对应的距离分辨率可以做到5厘米。这就意味着79GHz角雷达在此模式下可以支持泊车的场景，可以部分取代超声波雷达。
目前来看，24GHz国产化率较高，77GHz仅少部分国产玩家具备量产能力。
周勇还表示，“现在有些声音讲角雷达的性能不重要。我个人对此是持不同的观点，原因在于我们终端客户对系统性能的敏感度会越来越高。在这样的情况下，高误报率可能会导致终端客户也就是驾驶员的体验非常差。”
而从这次的体验来看，在搭载5个六代毫米波雷达和1个五代4D毫米波雷达的车内监视器上，可以看到第六代毫米波雷达ARS620已经可以感知到栅栏、树木、路牌等目标，对比五代4D毫米波雷达ARS542，点云虽没有那么密集清晰，但已经很丰富了。
02波导天线
波导天线不是很新的技术。但是，大陆集团首次使用波导天线技术，是2021年量产的首颗4D毫米波雷达ARS540。
那么，大陆引以为傲的波导天线是什么结构？简单来说，就是微波可以在内部进行传输。
周勇博士表示，波导天线有几点好处，第一点，波导天线损耗更低，因为电磁波在空气里传播的效率仅次于真空。第二点，传统的微带天线布置天线是在一个平面上，所以灵活性非常差，而波导天线可以进行立体布局，线路更短，损耗进一步降低。第三点是，波导天线的材料是金属化塑料，相比传统的PCB，损耗降低了93%左右。
而且，波导天线与芯片技术LoP（Launch on Package）合并使用，可以更加放大波导天线的优势。
原因在于，信号无需经过PCB。传统意义上电磁波需要通过PCB，再到馈线，然后再到天线，最后反馈数据。而用LoP+波导天线，是通过波导的接触，摆脱了对高频板材的依赖。特别在特定角度大角度55°的时候，微带天线能量的数量远远小于LoP+波导天线技术之后的能量强度。
此外，大陆在CCM（可变中心频率脉冲压缩波形）技术上有独特的设计。CCM技术是中心频率在变化，总的带宽在增加，对应的就是距离分辨率。而CCM技术及独特的算法达成了长距离以及高距离分辨率。
传统的雷达技术上，长距离跟高距离分辨率这两个指标很难同时发生。当解释距离高的时候，分辨率是低的。当解释分辨率比较小的时候，探测距离又上不去。
还有就是雷达的抗干扰问题，周勇表示，大陆同时解决了自车雷达干扰，以及他车雷达的干扰。采用的技术分别是智能分时发射雷达信号，以及算法上做一些处理，比如，在调频里面加一些编码，在解码的时候就可以识别出来以抑制他车雷达信号，有效保证雷达的性能。
除此之外，雷达的角分辨率是非常重要的一个指标。“从使用的角度、技术的角度，我们可以做到在特定的情况下启用高分辨率技术，将分辨率提高到比如说像前雷达的1.3°。”
1.3°意味着，目标距离自车140米的情况下角反距离是2米6，约一个车道的宽度。这样的情况下，可以把前方两个目标分开。“做到这一点，作为自动驾驶的功能以及性能是非常重要的。”
而从波导天线技术，也引申出一个问题，为什么大陆不断加码雷达的研发、持续改进功能和性能呢？
贝悦登表示，因为这是基于一个简单的事实，GB标准要求在汽车中使用自动驾驶系统。NCAP要求在车内安装自动制动安全系统。NCAP定义了这样的测试场景，即系统需要在夜间可以安全运行，或者在大雨中等情况下很好地运行。“这是我认为雷达是绝对必要的原因之一，也是有力的证据之一。”
此外，根据“半导体行业观察”的测算，预计到2025年全球毫米波雷达市场规模将达到384亿元，复合增长率25.5%，中国市场规模将达到149亿元。全球毫米波雷达搭载量将达到1.1亿颗，其中中国市场将达到4250万颗。无疑，毫米波雷达市场的增长趋势也是因素之一。
03算法怎么搞？
大陆集团雷达的历史从1999年开始，当时，贝悦登在德国林道总部进行研发工作，那是大陆的第一代雷达，是为梅赛德斯奔驰所设计的。2021年，大陆推出第一款4D成像雷达，梅赛德斯奔驰也再次成为4D成像雷达的第一个客户。
目前，大陆的雷达传感器业务，属于大陆集团自动驾驶及出行事业群（AM）。AM中国总部在上海，有生产基地以及主要的研发中心。另一个研发基地位于重庆。此外，大陆有两个测试中心，一个在盐城，一个在泰兴。
对于第六代雷达的研发成本，周勇博士没有明确回答，只是说，“整体趋势上，由于我们的产品已经是一个很成熟的产品，所以它的成本趋势是大幅度下降的。”再者，因为应用了非常多的创新技术，“我们雷达是同级别最低功耗，可以节能省电，可以减少用户的里程焦虑。”
还有一个问题是，4D毫米波雷达和激光雷达的应用场景的具体区分或者边界在哪里？
周勇博士的个人观点是，这是两类不同的技术，它的评估范围不一样。第一，两者在不同级别的车上可能会有不同的应用。第二，从一些技术指标上，比如特定的探测距离上，是有一些相近性的。但是从天气角度考虑，这两个产品大概率是互补的。
Juergen Brandl贝悦登也解释补充道，“我认为他们是有互补性的。尤其是在六代之后，确实在性能上是更加接近激光雷达了。但如果像今天这种雨雾天气的情况下，毫米波雷达的优势就显现出来了。”
从精度上来说，激光雷达有优势，但是毫米波雷达也在不断改善。贝悦登认为，激光雷达和毫米波雷达各有所长，这两者未来会合二为一还是各自发挥独特的优势，还是需要市场来决定的。
贝悦登还提醒道，中国在NOA方面有强烈的需求，城市NOA目前的装配率达到1%以上，但不能忽视主动安全。有40%的应用场景是紧急制动。在关注高阶智驾的同时，一定也要关注主动安全。可以通过高性能的雷达产品，将安全性进一步提升。
而我关心的问题是，关于点云的算法，主机厂还没有完全掌握，那么大陆集团和车企之间如何合作？而且，毫米波雷达和摄像头还存在多传感器的前融合问题。在做前融合的时候会存在哪些挑战？
周勇博士表示，对点云数据的使用，他有同样的观察，“部分客户没有掌握雷达点云数据使用的能力。而从商业模式上我们是非常灵活的，如果客户需要，我们可以提供点云数据处理算法，集成到客户的控制器中。”
他认为，前融合或者是端到端，在不同的场景下有不同的解释。比如端到端可以是全链路的端到端算法，是从最原始的感知数据作为输入，最终的车辆控制指令作为输出；也可以是感知的端到端，从最原始的感知数据到感知输出。
既可以输出点云数据、也可以输出目标数据的第六代雷达，可以支持支持端到端模型、前融合、以及后融合，“至于前融合的挑战，更多的是需要系统架构的支持，以及客户的前融合算法能力。”
贝悦登则补充，点云是非常高性能的输出信号。过去的15~20年间业内一直用的是目标识别，但是现在点云变得越来越重要。而且，对于L2或者L2+的自动驾驶，如果要达成更高性能表现，点云的重要性就凸显了。“我们既可以输出目标识别，也可以通过机器学习将点云和数据进行融合。”
贝悦登的信念是，“我们需要改进我们的传感器产品。传感器就好比我们的‘眼睛’，我们需要用更好的‘眼睛’、更敏锐、更准确地来看待环境。因为如果我们不这样做，那么系统就无法改进，我们也无法真正提高这些系统的自动化程度。”