自動駕駛的實現(xiàn)需要感知層、決策層以及執(zhí)行層的各系統(tǒng)相互配合，通過感知層的環(huán)境信息和車內(nèi)信息的采集處理，傳遞給決策層，決策層依據(jù)獲取的信息進行判斷決策，再反饋到執(zhí)行層來執(zhí)行任務(wù)。因而自動駕駛實現(xiàn)的第一步就是感知。目前L2、L3級別自動駕駛主要使用激光雷達、毫米波雷達以及攝像頭作為傳感器來接收信息。
攝像頭測距能力不足且易受極端天氣、光線等因素的影響，因而通常會搭配毫米波雷達使用。但是這種方案分辨率較低，且獲取數(shù)據(jù)不夠豐富。激光雷達雖然可以彌補上述問題但是成本高昂限制了大規(guī)模應(yīng)用。在這種情況下，很多公司在思考如何為自動駕駛提供更強的感知能力。其中Waymo、Arbe、Echodyne是這一領(lǐng)域的先行者，他們最新研制了4D成像雷達，以彌補毫米波雷達和激光雷達的不足。
通常情況下，雷達是對能散發(fā)電磁波的物體進行探測。這種物體叫做散射體，分為點散熱體和分布散熱體。雷達通過接收散熱體發(fā)出的信息來收集數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)傳遞給決策層。但是，在觀測目標(biāo)周圍往往不止有一個散熱體，比如雜波就是分布在目標(biāo)周圍的分布散熱體。雷達需要在雜波等信息中提取到有用信息。
在目前已有的方案中，毫米波雷達比攝像頭和激光雷達優(yōu)越的條件在于，可以適應(yīng)各種極端天氣。但是缺點也是顯而易見的，那就是對雜波的處理能力較弱，同時無法遠距離定位目標(biāo)信息，分辨率較低。毫米波雷達的低分辨率以及識別能力的缺陷，導(dǎo)致其會對過多信息產(chǎn)生誤報。也就是說，如果雷達無法提升對雜波的處理能力，就會造成重大漏報隱患，從而帶來安全問題。
事實上，雜波所提供的信息越多，對于做出正確的決策越有利。但前提是，感知器需要有探知到一定區(qū)域內(nèi)所有目標(biāo)的能力。因此超高水平的垂直和水平分辨率是很重要的。為了提高分辨率以及更準(zhǔn)確的接收信息，一些自動駕駛公司研發(fā)了4D成像雷達。與攝像頭和激光雷達相比，4D成像雷達能在任何條件下工作，甚至是霧、暴雨、漆黑及空氣污染等各種惡劣天氣和環(huán)境條件下也能提供最高可靠性的探測。
市面上的雷達一般擁有12個信道（3發(fā)4收），而4D成像雷達采用 2300 個通道 (48 發(fā)射* 48 接收)。信道陣列可以提供1°方位角分辨率和2°仰角分辨率，探測最遠距離為300 米，測距精度在10-30厘米，在寬闊的視野下和遠程范圍內(nèi)能夠同時追蹤數(shù)百個目標(biāo)。并能捕捉可顯示物體相對汽車是靠近還是遠離的多普勒頻移，這能夠滿足更高汽車自動化級別的要求。
此外，4D成像雷達在成本上比激光雷達有優(yōu)勢。目前，要實現(xiàn)傳感器套件的批量生產(chǎn)，成本應(yīng)該低于1000美元以下，但是當(dāng)前一些處于測試階段的車輛所使用的元件和系統(tǒng)成本甚至是這個價格的100倍。而據(jù)了解，使用4D成像雷達所用的成本，只相當(dāng)于使用激光雷達上的一個單元件的成本，因此其可以幫助制造商實現(xiàn)降低成本的目標(biāo)。
2020年的CES上，全球毫米波雷達巨頭海拉宣布戰(zhàn)略投資傲酷，并建立戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系。而在此之前的一個月，全球雷達芯片巨頭英飛凌也宣布和傲酷進行戰(zhàn)略合作，利用傲酷的4D成像雷達技術(shù)大幅提升其針對L2/3 ADAS量身定制的77G單芯片解決方案的角分辨率性能。據(jù)悉，在普通硬件水平的基礎(chǔ)上，傲酷可以依靠軟件算法來實現(xiàn)虛擬雷達孔徑，模擬出許多倍天線，實現(xiàn)點云成像并極大提高角分辨率。
傲酷的4D成像技術(shù)可以實現(xiàn)在靜止對靜止檢測、低速移動、高速移動的情況下，對周邊的車輛、行人（含橫穿車輛、行人）等高清全息探測。同時，四個FOV120角度雷達，可以形成360度環(huán)視點云，探測半徑可達200米。4D成像點云技術(shù)可以極大地提升雷達性能。常用的角雷達、前向雷達和車路協(xié)同感知雷達，在此技術(shù)的加持下，都能以全新的面貌出現(xiàn)。
2019年12月，以色列公司Vayyar完成D輪1.09億美元融資。Vayyar專注于雷達技術(shù)的研發(fā)，此輪融資目的是開拓其4D成像雷達技術(shù)。Vayyar的4D成像雷達技術(shù)主要通過成像系統(tǒng)級芯片（SOC），在單顆芯片上集成了72個發(fā)射器和72個接收器，覆蓋了3 GHz~81 GHz雷達和成像頻段。憑借集成的大內(nèi)存高性能DSP，Vayyar的傳感器無需任何外部CPU執(zhí)行復(fù)雜的成像算法。
通過使用寬帶無線電波，Vayyar的傳感器可以穿透不同類型的材料，并能在任何天氣或光照條件下運行，使其理想地適用于汽車和工業(yè)市場。以色列另一家研發(fā)4D成像雷達技術(shù)的公司是Arbe。同年12月，Arbe獲得了來自北京汽車集團產(chǎn)業(yè)投資有限公司、源清資本等機構(gòu)的投資。
Arbe 開發(fā)了自己的4D成像雷達 RFIC 芯片。該芯片是業(yè)界首創(chuàng)的基于22nm射頻CMOS工藝的產(chǎn)品。RFIC芯片搭配了自研算法和原創(chuàng)天線設(shè)計，可以提供比原來的圖像精細100倍的圖像精度，因而能夠區(qū)分大小不同的目標(biāo)。其分辨率達到了1°方位角和2°仰角，視野寬度達到100°方位角和30°仰角，可在長達300米的范圍內(nèi)以每秒30幀(接近實時)同時追蹤數(shù)百個目標(biāo)。
Arbe CEO Kobi Marenko 認為，未來4D成像雷達可讓自動駕駛汽車完全擺脫對激光雷達的需要，其也將從冗余升級為自動駕駛的核心部件。Waymo、蓋茨基金會也相繼投入這一賽道，加速自動駕駛的落地。
4D成像雷達具有高分辨率，可以在任何極端環(huán)境下獲取到有效信息，彌補毫米波雷達的缺陷。同時，在成本上比激光雷達要低，更具有量產(chǎn)的可能性。目前不論是巨頭公司，還是初創(chuàng)企業(yè)，都紛紛入局4D成像雷達這一領(lǐng)域，并且獲得了資本的支持。也有主機廠開始與他們合作，推進4D成像雷達的落地。隨著技術(shù)的技術(shù)以及合作的推進，4D成像雷達可能會逐漸替代掉激光雷達，成為自動駕駛的核心部件。