毫米波雷达，从3D到4D，从稀疏点云输出到密集点云输出接近成像级，下一阶段的变化将围绕整车电子架构的升级和匹配。
在今年的CES展会上，全球领先的毫米波雷达芯片制造商TI宣布，正式推出可用于卫星雷达架构的第一代芯片解决方案（命名为：AWR2544）（中后期数据处理集中到域控制器）。
该AWR2544也是业界首款采用LOP技术的单芯片解决方案。 该技术通过在印刷电路板的另一侧集成 3D 波导天线（即安装在封装上的波导接口）将传感器的尺寸减小了 30%。
该AWR2544采用低功耗 45nm RFCMOS 工艺制造，可在具有超低 BOM 数量的小型封装中实现高集成度（包括 PLL 、VCO、混频器和基带 ADC）。
众所周知目前，大多数已经装在汽车上的4D成像雷达都使用FPGA作为端侧大数据处理，成本高昂。 相比之下，卫星架构本身的雷达不需要这种额外的成本处理能力。
例如，由于点云数量的显著增加，卫星架构可以充分利用域控制器的算力冗余，用于目标检测、分类和跟踪的高级算法。
此外，目前一些车企只是在尝试升级一些前方或盲区的雷达，进行4D成像验证测试。 同时，出于成本考虑，5R和6R配置不会全部使用4D成像。
卫星架构的运用，从数量上看，可以帮助雷达厂商实现更快的车载规模化; 对于车企来说，这也是降低成本、提高效率的一种方式。
成像雷达引起了市场的广泛关注。 与此同时，我们看到对实现最佳性能的成像雷达的强烈需求。 法雷奥认为。 从去年行业的进展来看，4D雷达的成本已经大幅下降，有望带动市场真正增加。
在今年的CES展会上，来自中国的4D雷达初创公司Altos Radar带来了两款高性能的4D成像毫米波雷达，它们仅为LiDAR的1 10。
例如，Altos V系列的最新产品Altos V2（Forward 4D Radar）是全球首款采用非FPGA解决方案量产的4D雷达，芯片级联设计基于TI的TDA4完成。 按照目前的市场价格，预计成本降低20%以上。
此外，ALTOS RF系列是一款非计算前端雷达模块（俗称基于卫星的传感器架构），基于域控制器的计算资源进行数据处理，大大降低了设备端的硬件成本，有望实现50%的成本降低。
目前，行业内实现成本降低的主要解决方案主要有三种。
一是开发定制ASIC来取代FPGA; 例如，恩智浦推出了业界首款专用16nm成像雷达处理器S32R45，配备4个ARM A53内核、3个锁步ARM M7内核和8MB SRAM+LPDDR4+外置闪存。
第二种方案主要是减少级联和国产化芯片方案; 例如，楚航科技推出的双芯片级联方案，在传统3D毫米波雷达工艺设计和硬件结构的基础上，增加了一个额外的射频芯片，可以大大提升产品在算法、射频天线和硬件升级方面的性能，实现有效的成本控制。
第三种方案是分布式+一流计算架构，将车身上多个环绕4D雷达的数据共集成在一级域控制器（例如智能驾驶域控制器）中，从而降低端侧的数据处理要求。
特别是4D成像雷达带来的密集点云和俯仰角带来的测高能力，带来了深度神经网络模型训练的可能。 同时，借助雷达的BEV特征图，可以与图像的BEV特征进行融合，进一步增强目标检测的置信度。
通过降低车辆架构的复杂性，该行业将能够继续应对快速增长的硬件和软件复杂性，因为功能丰富、高度自动化的应用，例如更多的传感器配置。 在业内人士看来，软硬件解耦的关键在于不断简化端侧的复杂度，将更多的处理能力集中在第一领域。
在安波福看来，在传统汽车时代，少数传感器被设计为独立处理数据，符合现实需求，可以适应不同的平台和不同的定位模型。 一个典型的代表是前瞻性的一体化解决方案。
然而，随着传感器数量的增加和功能的推进，目前传感器的分布式处理架构意味着独立开发和碎片化的软件算法功能部署和额外的芯片成本。
这就是我们今天的样子卫星处理架构
该架构将智能与传感器分开，并将其集中在一个强大的**域控制器中，使“卫星”传感器仅包含数据采集所需的硬件（例如，毫米波雷达的收发器），而处理和决策则在域控制器中进行。
同时，软硬件解耦的趋势也在影响传感器的架构设计，一旦实现标准化的点云处理软件开发，就可以实现即插即用，大大缩短了系统的整个开发周期。
此外，从传统的3D到4D成像技术升级，软件算法能力成为过去比较依赖硬件设计、开发和制造的毫米波雷达企业的短板。 （尤其是从4D到成像，对软件的要求也是质的变化）。
例如，在增加点云密度的情况下，如何提高检测成功概率，降低回波噪声，实现远距离信号反射较弱的物体的检测，还需要解决多信号干扰问题。
同时，与传统3D雷达的探测（由于角分辨率不足、无法区分静态目标、分类不准确）相比，4D雷达还需要增加从点云到聚类、目标准确识别和分类的附加能力。
此前，Arbe直言不讳地表示：我们正在尽可能地提供软件栈，以帮助我们的终端客户（汽车制造商）尽快适应这项技术。 对于车企和一级供应商来说，优化软硬件性能也需要时间。
同样，特斯拉此前也曾确认，目前公司只对Model S和X车型进行相关验证工作，以评估产品的实际性能，没有计划在Model 3和Y车型上安装4D雷达。
然而，4D成像市场本身也是分层的。
比如去年，标准版4D成像雷达**的交付量已经降到了500-1000元，最低甚至跌破了500元，**正在迅速接近3D前向雷达。 据多家商家人士透露，预计2024年**将下降30%-40%。
对该产品的需求主要来自对传统雷达的直接替代。 但是，性能本身不会对整车的计算能力产生太大影响（例如，增加测高能力，输出比以前更多的点云）。
原因是，“目前，以4D毫米波雷达为主要传感器面临的最大问题是，4D成像雷达仍处于预装初期，未来性能需要大幅提升，同时，主机厂和Tier1不知道4D点云能做什么？ “
例如，双芯片级联方案可以实现成本和性能之间的良好平衡，将成为未来几年大规模4D成像雷达的主流解决方案。 然而，也有一些公司寻求技术突破。
去年，安波福推出了第七代4D毫米波角雷达，该雷达由中国本土团队开发，搭载了中国首个集成雷达芯片和业界首个空气波导天线解决方案。
此外，安波福也是全球首批提出传感器卫星架构概念的公司之一。 根据公司给出的数据，上述架构可以使雷达传感器的尺寸减小70%，重量减小30%，同时也更有利于传感器未来的OTA升级。
同时，这种架构的优势在于，它可以更好地适应未来车辆中可插拔硬件的概念。 因为软硬件的真正分离，意味着硬件的增加或减少，并不需要车企重新开发软件。
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