在2021年上海國際車展前夕，華為首次公開發布高分辨成像雷達產品和解決方案。華為融合感知產品部Radar & Camera總經理苗立靖就成像雷達3大核心能力（大陣列高分辨、大視野無模糊、4D高密點云）和6大價值場景進行了全面的闡述。

相比激光雷達和攝像頭，毫米波雷達具備極佳的測速能力、極佳的天氣和光線魯棒性（不受光線和雨雪天氣影響），以及非視距被遮擋目標的獨特探測能力。高分辨4D成像雷達在繼承這些優勢的同時，大幅提升分辨率，目標檢測的置信度和檢測范圍（如距離和FOV），同時進化出像激光雷達一樣的高密度點云，可帶來豐富的感知增強應用，比如環境刻畫，雷達構圖，定位等，也可以通過多雷達的點云級融合，更好實現車周的360°檢測。4D成像雷達必然會帶來革命性的變化，成為高階自動駕駛下一個必備武器。

華為毫米波雷達團隊從2017年開始技術預研，用了2年時間，完成基礎技術與能力的驗證，完成市場分析，確定第一代產品方向；2019年正式啟動商用產品開發，包括中距和短距兩個產品。去年完成第一次夏測和冬測，預計今年實現首項目SOP交付，2022~2023年將有更多項目量產，有希望快速實現年發貨超百萬。

在第一代雷達研發的同時，華為也看到自動駕駛或者說體驗意義上的自動駕駛逐步走向量產。它帶來了傳感器的全新要求，輔助駕駛更多關注人車檢測，自動駕駛要求全目標檢測，而且要求高置信度，比如準確檢測100米外障礙物。自動駕駛對感知覆蓋的要求也大幅提升，縱向300米車輛，橫向120°，同時為支持自動變道功能，車周360°都需要連續跟蹤。

自動駕駛訴求總結下來就是四”全”：全目標，全覆蓋，全工況和全天候，這就是理想傳感器目標。

全目標：原來輔助駕駛的檢測目標更多是車和人，自動駕駛要求全面檢測路面或路邊靜止物。

全覆蓋：縱向檢測需要覆蓋200米以外的車輛，橫向的FOV檢測也從90°提升到120°。為了實現安全自動變道等高級功能，車周身的360°目標都需要連續檢測。

全工況：原來輔助駕駛更多考慮的是高速場景，當前自動駕駛由高速開始，逐步考慮城區擴展，同時一些極限、特殊場景也需成為感知能力范圍，如擁塞、事故。

全天候：為了保證體驗連續性，需要考慮不同天氣和不同光線條件等復雜環境下，傳感器仍具備可靠的感知能力。

面向這些訴求，攝像頭率先演進，2MP升級到8MP，搭載數量每車5個到10個以上，高線數激光雷達也陸續成為主流量產車型的必備選擇。剩下一個命題是毫米波將如何演進？

華為認為毫米波的下一步演進就是高分辨4D成像雷達，4D是指檢測目標的4個維度，包括它的速度、距離、水平角度和垂直角度，傳統雷達水平分辨能力不足，不支持垂直分辨，導致看不清，看不準。近年來自動駕駛事故中，感知不足是重要原因之一，比如沒有有效識別靜止車輛或事故車輛，隔離樁或護欄判斷不準導致嚴重事故。

4D成像雷達大幅提升水平和垂直的角度測量能力，滿足全目標，全覆蓋和多工況的感知要求，逐步接近理想傳感器目標，將和攝像頭、激光雷達形成有效融合和冗余，打造滿足自動駕駛要求的感知鐵三角。

華為正式發布的下一代高分辨4D成像雷達，在3個方面實現能力的斷代性提升：

第一個是大陣列高分辨。提高角度分辨，單純依靠軟件算法雖有部分優化方案，但華為認為更普適、更可靠的方式是增加天線陣列，加大天線口徑，實現能力的跨越式提升。華為高分辨4D成像雷達采用12個發射通道，24接收通道，比常規毫米波3發4收的天線配置，整整提升了24倍，比業界典型成像雷達多50%接收通道，這是短期可量產的最大天線配置成像雷達。通過這樣的超強硬件配置，水平角分辨率將從傳統的3~4°，提升到1°，垂直高度分辨也從無到有，達到2°，這是天線能力實口徑，軟件優化還有進步空間。更重要是角測量精度也將從0.2°度提升到0.1°，對城區擁堵等密集場景非常有意義。

第二是大視場無模糊。水平視場從90°提升到120°，垂直視場從18°提升到30°，縱向探測距離從200米提升到300米以上。覆蓋范圍（距離+FOV）的擴展，一方面由自動駕駛功能驅動，另一方面來自多傳感器融合冗余需求。例如，8MP攝像頭采用30°+120°兩個模組，實現遠距30°內，大于500米車輛感知，近距支持120°內的200米覆蓋。

通過大陣列設計，一個4D成像雷達可支持遠近兩種波形，兼顧遠距和近距廣角覆蓋，長波形支持18°內超過300米覆蓋，短波形實現120°內的150米覆蓋，完全滿足十字路口等城區場景要求，將對齊攝像頭和激光雷達目標；

還要特別強調的是無模糊能力，傳統雷達角度測量有多義性，就是一個目標可能計算出多個角度方向，需要進一步算法消除。華為4D成像雷達通過天線排布和信號處理優化，實現角度無模糊，準確識別目標，在人車混流、十字路口的多目標場景非常有用，可以避免角度模糊結果和真實反射混到一起，減少虛警，形成高置信度點云，并簡化后端點云跟蹤算法，避免多幀消除的處理時延。

第三是4D高密點云。作為綜合能力提升的結果，毫米波雷達也可以像激光雷達一樣支持高密度點云。成像雷達的4D點云，也就是速度，距離，水平角度和垂直高度，相比激光雷達點云，多一個速度維度，可以有更多的維度對目標物體進行詮釋；相比傳統雷達，4D點云帶來豐富的感知增強應用，比如環境刻畫，雷達構圖，定位等，也可以通過多雷達的點云級融合，更好實現車周的360°檢測，這將會帶來革命性的變化。比如利用MDC的大算力資源，引入AI方案增強目標跟蹤；也可以基于點云，實現分米級精度的構圖與定位。需要補充的是，因為毫米波的天氣和光線魯棒性非常好，基于毫米波的構圖與定位將有非常大的應用空間。

另外，點云處理意味需要點云采集及域控軟件配套，華為在這方面會有非常強的合作開發能力。華為4D成像雷達的開發團隊主體在中國，數據分析和采集，中國場景會優化的更充分，在與OEM域控軟件對接中，實現高效聯合開發。

對于4D成像雷達的組網，華為靈活支持3種架構：對接小算力域控，雷達僅輸出目標；對接大算力域控，所有跟蹤處理在域控完成，僅輸出4D點云；或點云+目標混合輸出模式。

在用戶價值上，華為提煉總結了4D成像雷達的6大場景價值

1.高速巡航場景：要保障高速巡航的行車體驗，主要指標是看的更遠更清，避免急剎。典型場景是前方擁塞時，130kph下舒適性剎停，需要判斷220米外前車是處于本車道還是鄰車道。

4D成像雷達支持1°水平分辨，300米的車輛檢測跟蹤，這樣即便220米外兩輛車完全同速同距，位于相鄰車道，也可以通過角度分辨出來

2.安全避障：無論自動駕駛還是輔助駕駛，安全仍是首要問題，對傳感器最迫切訴求是靜止障礙物檢測，這是傳統毫米波的短板。4D成像雷達點云密度提升10倍，大幅提升靜止目標檢測置信度，小障礙物檢測也有很好表現。例如錐桶探測距離達到110米，也可實現護欄靜止車分辨。

支持靜止物檢測，就必須有效區別地面靜止物或懸空物，比如不能把龍門架上報為障礙物。成像雷達通過2°垂直分辨，極限場景可通過高度測量，分辨220米外龍門架和下方靜止車，保證不會被誤判障礙物。

3.城區巡航：高階自動駕駛中，城區場景是最難的，主要挑戰是大量橫向運動檢測，和多目標的復雜工況，如人車混行場景(近端行人，車輛L型)；人/自行車等VRU和公交的大小目標并行場景；被遮擋場景，施工區護欄變窄場景等，成像雷達大視場無模糊能力可以很好地匹配城區要求。

此外測角精度和高動態能力也非常重要。測角精度從0.2°提升到0.1°，50米橫向測量誤差將小于10cm，100米測量誤差小于20cm，這對城區場景，狹窄區域可通行判斷非常有用。同時，成像雷達具備更高動態范圍，對公交車和行人并排，大小目標場景也可準確檢測。

4.非視距前前車檢測：被遮擋或部分被遮擋目標感知是毫米波獨特能力，就是電磁波信號從車輛底盤下方傳播，實現非視距目標探測。相對傳統雷達，因為4D成像雷達的多徑處理能力更強，典型場景前前車的探測能力將提升100%以上。

4D成像雷達可以看到前車，前前車，和前前前車，甚至可以看到前前車的大致底盤輪廓，通過對前前車的感知，比如有急減速，可提前預判前車動作，減少連環追尾風險。

5.環境刻畫：4D點云有很多應用，環境刻畫是最典型的一個。通過150米以上的護欄探測，有效確定道路邊界；通過高精度測高，準確判斷地面、地上、空中等不同高度目標，勾勒3D道路拓撲結構；最后通過人車障礙物等點云處理，可以生成10cm精度的可通行區域，形成完全匹敵激光雷達和攝像頭的環境刻畫。

6.360°全方位檢測：最后一點是也是4D點云應用，就是全車多雷達的點云集中在域控上處理，實現從“目標級融合”到“檢測級融合”，融合后點云對360°車輛連續跟蹤非常有用，比如后向超車場景，從迫近到超越，融合點云整個過程是連續的，確保跟蹤過程平穩，最大避免跟蹤ID跳變。這樣Cut-in檢測或意圖判斷也可以提前進行，有助于解決近距Cut-in問題。

綜上所述，華為高分辨4D成像雷達總結為3大能力，6大價值：

3大能力：4倍分辨率提升，大視場無模糊，4D高密點云。

6大價值：高速巡航超遠感知，高速巡航避障，城區多目標復雜場景可用，非視距感知，環境刻畫，多雷達點云360°融合。

正是有著如此之多的獨特優勢和需求驅動，華為相信，成像雷達必然會成為下一個高階自動駕駛的必備武器，與高線數激光雷達、高清攝像頭一起，賦能高階自動駕駛。

責任編輯：lq