2月，特斯拉被爆出重启雷达方案，其向欧洲监管机构提交的车辆变更申请中，可以看到编号为“1541584”的毫米波 雷达重新上车特斯拉，业界推测这是一款高分辨率的4D成像雷达。这意味着特斯拉自2021年5月官宣弃用毫米波雷达，2022年10月移除超声雷达之后，正式重回雷达方案。
业界纷纷表示，作为自动驾驶领域纯视觉技术大牛的特斯拉重拾雷达方案，表明当前以摄像头为主传感器实现感知数据收集还难以满足安全需求，多传感器 超融合（以摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器进行融合感知）仍是未来大势所趋。
为何是4D毫米波雷达？
与激光雷达、摄像头相比，毫米波雷达具备全天候探测能力，即使在雨雪、尘雾等恶劣环境条件下依旧可以正常工作，再加上可以直接测量距离、速度、角度等，成为自动驾驶中重要的传感设备之一。
毫米波雷达也被称为3D毫米波雷达，存在一些固有的缺陷 —— 顾名思义只能输出距离、速度和角度信息，不具备测“高度”的能力。这使其很难判断前方静止物体是在地面还是在空中，在遇到井盖、减速带、立交桥、交通标识牌等地面、空中物体时，无法准确测得物体的高度数据，无法决策这些障碍物是否影响通行。
4D毫米波雷达增加的最显著特性就是可以精确探测俯仰角度，从而获取被测目标真实的高度数据，也就是目标物体在笛卡尔坐标系下z轴方向上的距离。凭借这一特性，4D毫米波雷达可以“识别静止物体”了，最短的那块木板补上了。
除此之外，4D毫米波雷达在分辨率上也获得极大提高，可通过高分辨率点云来感知汽车周围环境，增强了环境测绘和场景感知的能力，有效地弥补了传统毫米波雷达的性能短板。
传统的毫米波雷达方案是3发4收的通道，不足以做4D的方案，所以采用了多通道方案，自然而然分辨率就会上升，它们是相辅相成的。以Arbe Phoenix为例，其水平和垂直分辨率分别为1°和2°，水平分辨率比普通3D毫米波雷达提升5-10倍。
成本也是影响自动驾驶应用普及的重要因素，车企能接受的自动驾驶方案普遍成本要求只有几千块钱，但是现在很难做到。而根据近期供应链消息，未来大规模量产情况下，4D毫米波雷达单价范围为1000元-2000元，从成本上说较激光雷达有明显的优势，4D毫米波雷达最低仅为激光雷达的1/10。
虽然4D毫米波雷达还是研发阶段，想要达到车规级标准以及大规模商业化应用，还是需要进一步的开发和测试。但随着汽车电动化、智能化浪潮的推进，4D毫米波雷达或将成为纯视觉与激光雷达高阶配置中间的高性价比可选方案之一，应用前景广阔，有望成为传感器市场的下一个爆点。
距离量产上车还有多远
4D毫米波雷达和激光雷达都属于无人驾驶感知技术，它们之间的主要区别在于感知原理和工作方式。激光雷达采用激光束探测物体，通过测量光线反射的时间和强度来确定物体的位置和距离，具有精度高、分辨率高等特点；但是激光雷达在复杂环境中的工作效果受到干扰较大，且成本较高。
相比之下，4D毫米波雷达采用毫米波信号探测物体，可以在复杂环境中实现稳定的感知效果；而且，毫米波雷达成本较低，且天气环境对其的影响较小。此外，4D毫米波雷达还可以实时追踪物体的运动轨迹，具有更好的动态感知能力。
总之，4D毫米波雷达和激光雷达各有优势，可以根据不同的应用场景进行选择和搭配使用。但4D毫米波雷达尚处于起步阶段，距离成熟应用仍有很长的路要走。
