【5月思考：4D毫米波雷达 vs 激光雷达】 未来汽车自动驾驶的主传感器必然是摄像头，走AI大模型的纯视觉感知。 但是，即使是目前比较高端的occupancy network（占用网络），感知距离依然不够长，特别是在黑夜环境下可能不足100m。 所以，依然需要一个长距离的非视觉传感器做配合，增强整系统的健壮性、安全性。 那么，这个传感器会是4D毫米波雷达，还是激光雷达呢？ 其实我现在也懵逼了。 —————— ◆4D毫米波雷达的优点： 1、成本：反正你都要装前向毫米波，最激进的特斯拉和理想都得装；那么前向升级为4D毫米波雷达，成本方面阻力是最小的。 基本上一个才1500，如果按照代替2D毫米波来算，实际成本增加就1000；比激光雷达便宜太多了，后者最少都得3000以上。 2、特斯拉都装了：没错，这就是最大的优势，特斯拉的示范效应过于强大，就好像手机行业的苹果一样——技术领先者用啥玩意，都会让跟随者疑神疑鬼。 何况特斯拉这次自打脸，又把4D毫米波雷达给装回去了，尽管他们可以洗地说后端处理用了自己的软硬合一。 3、性能不错：有点云，虽然不密，但是够用；能直接获取速度信息，不像ToF体制的Lidar还得算；抵抗恶劣天气，比如雨雪的能力，比Lidar强。 ◆4D毫米波雷达的缺点： 1、点云密度还是太少，跟高线束激光雷达完全没得比。 2、在融合算法中的作用不能确定：飞凡说非常好用，理想说没看出来。 3、国产率太低：虽然模块很多都国产化了，但是一问射频芯片谁家的，不是NXP就是Ti；正完全国产化的毫米波，极少极少。 ◆激光雷达的优点： 1、性能好：动不动都是120线以上，扫出来的点云数量远超毫米波雷达；能直接给出深度信息，比视觉AI感知方便、快捷。 2、感知算法的热门传感器：这年头，感知算法不做个视觉融合Lidar都不好意思出来见人。 激光雷达依然是各路神仙刷paper的必备神器，拥有庞大的生态。 3、国产率高：激光雷达因为是几乎从头做起，除了最后面的FPGA处理芯片，国产供应链直接拿下了大部分的核心技术。 毫不夸张的说：最先进的车载激光雷达在中国，未来最先进的（FMCW体制）也在中国，最大的Lidar产能......还是在中国 而车载激光雷达鼻祖——美帝 Velodyne，已经形神俱灭... ◆激光雷达的缺点： 1、贵 太锤子贵了，即使有中国强大的供应链撑腰，大幅度降本，单价依然要大几千一个，甚至1万多...... 毫米波为啥一直负隅顽抗？人家实在太便宜，几百块就能买个2D初阶版本，4D版本也才1500左右。 2、可靠性 目前我们看到的几家量产型号吹是“半固态”，实际上里面都有大量的机械结构，各种转镜、棱镜......寿命是个很大的问题 但是全固态呢，距离又太短，都是100m以内的“补盲Lidar”。 3、外形上不好处理 理想和蔚来、问界，都是脑袋上顶个包，这样可以发挥Lidar的测距优势，但是消费者颇有微词。 小鹏是装前大灯附近，融合了外形；但是测距就短一些，而且消费者又会瞎想：万一撞了咋办？ 两难的选择。 —————— 说了这么多废话，我的观点是啥？ 1、短期内，我觉得不会有谁淘汰谁，除了特斯拉没人敢冒险。 高阶ADAS的车，两者依然会共存好几年。 2、4D毫米波的进化： 继续提高射频性能，提供更高的发射/接收通道，拿到更高的点云数据。 搞不好我们可以在汽车上看到小规模相控阵雷达出现.... 当然，这也得控制成本。 3、激光雷达的进化： 随着视觉AI感知的大爆发，我觉得激光雷达甚至会性能倒退，重点强化【测距】、【成本】。 说人话就是，我觉得新势力后面几代车，买的激光雷达都是定制版： 线数退化，甚至可能从300线退化到64线以下； 重点增强测距，把实际感知距离做到300m以上； 在此基础上大幅降本，最好降到1000左右。 —————— 视觉AI大模型的进化太迅速，以至于会压迫其他硬件，让他们前进又后退，后退又前进。 我估计很多传统车厂的人会看傻，哈哈哈哈；到时候新势力疯狂降本，装个1000块钱的低线束激光雷达就能CNOA，他们倒要买一堆300线以上的奢侈品装脑袋上。 历史是螺旋形前进的，我算是具象化地认知到这一点了。