特斯拉被打脸？解读4D毫米波雷达芯片两大方向

在自动驾驶流派中，特斯拉一直死磕摄像头路线，坚决反对激光雷达的多传感器冗余路线。特斯拉创始人马斯克认为，激光雷达昂贵、丑陋，且没有必要，它就像是人身上长了一堆阑尾，阑尾本身的存在就基本是无意义的，如果还长一堆就太可笑了。

笔者也在2021年写过一篇文章《尴尬了，纯视觉路线特斯拉还能坚持下去吗？》 讨论过这个事。

这里引用一小段：“2020 年 11 月 12 日，马斯克在答网友问的时候提了两个观点，一是再一次澄清特斯拉并非出于任何主观情绪不采用激光雷达，反例是 SpaceX 研发和应用了激光雷达来使龙飞船和空间站对接；二是再次就摄像头之外的自动驾驶传感器表态：波长低于 4 mm 的高精度毫米波雷达才是更好的选择。”

这里其实马斯克表现出了对毫米波雷达的倾向性。不过到了2022年初，已经有不少媒体宣布，从2022年2月中旬开始，特斯拉投放在北美市场的Model S和Model X将不再配备毫米波雷达。至此，特斯拉传感器方案从“8摄像头+1毫米波雷达+12超声波雷达”的多传感器方案减为“8摄像头”的纯视觉方案。

于是一大波行业媒体开始列出了这样的标题《彻底干掉毫米波雷达，特斯拉向行业宣战》。一时间，在知乎，在各大技术论坛，讨论特斯拉纯视觉方案的帖子急剧增加，核心观点就一个：特斯拉掌握核心科技，第一性原理牛逼，纯视觉方案才是未来的趋势，传感器冗余才是邪路。被事实毒打的笔者，只得摸了摸自己红肿的脸，低调做人。

不过到了2023年2月16日，推特博主Greetheonly公开了特斯拉HW 4.0硬件拆解分析，推测“Phoenix”新增选项预计将接入Arbe的4D毫米波雷达Phoenix，其同时猜测，该雷达或将搭载于特斯拉Model X等量产车型上。于是业界开始热议，特斯拉又要回归毫米波雷达路线。

针对这一新闻，笔者也找了业内专家咨询了一下，他们是雪湖科技的CEO 张强以及研发总监田志明。为什么找他们咨询呢？因为雪湖科技一直帮助客户围绕赛灵思的FPGA提供算法支持。

雪湖科技是入选赛灵思全球合作伙伴的中国企业，同时多年来一直帮助客户在FPGA平台上实现算法的硬化。针对毫米波雷达客户，雪湖科技帮助构建一套毫米波雷达的算法仿真平台，提高客户的算法研发效率，也帮助他们快速实现量产落地。

赛灵思车规级产品路线图

据介绍，面向汽车市场，赛灵思可以提供从28nm工艺的FPGA、Zynq SoC，16nm的Zynq UltraScale+ MPSoC 7EV 和11 EG，以及7nm工艺的Versal ACAP，可以应用于智能网联汽车的舱内体验（DMS、3D环视等）、ADAS（ICMS、前端摄像头、自动泊车、域控制器）以及高级自动驾驶（中央计算、下一代前端摄像头）等各个领域。而本次曝光的Zynq 系列 AP SoC就是Zynq xa7020。

毫米波雷达产业链

来源：ITTbank

作为毫米波雷达的核心器件——雷达芯片，一般主要分为射频的发射、接收芯片和基带处理芯片。雷达芯片在整个雷达产品中不仅成本占比大（目前占到毫米波雷达总成本的 70%），同时由于在雷达中属于上游技术，毫米波雷达芯片向来是巨头的战场。站在这些毫米波雷达巨头背后的，是英飞凌、恩智浦NXP、飞思卡尔、意法半导体、德州仪器等芯片巨头。

从技术上来讲，4D成像毫米波雷达是必然趋势，有能力做4D毫米波雷达的厂商基本都在做4D成像毫米波雷达。即便是博世这样的巨头，也在日前急忙推出了第五代至尊版毫米波雷达，试水4D赛道。

4D毫米波雷达两大方向

DSP路线和FPGA路线

目前汽车毫米波雷达行业主要有两种方式实现4D雷达量产（还有超材料技术的路径，但量产难度较大），一种是基于NXP、TI等传统雷达天线及芯片方案商提供的标准方案。一种是类似Arbe、Mobileye自研芯片。从公开信息看，目前可选芯片方案主要有TI、恩智浦、赛灵思、Arbe等少数几家。其中按芯片种类可以分为DSP路线和FPGA路线两种。

DSP路线的代表者是TI。在传统毫米波雷达芯片领域，NXP和英飞凌几乎垄断了这个市场。但是在4D成像雷达市场，TI则成为了推动者。德州仪器于2016年曾推出基于CMOS工艺的高集成度77GHz毫米波雷达传感器AWR1642系列，欲打破恩智浦和英飞凌两家企业对传统毫米波雷达芯片的垄断格局，但事与愿违。在洞悉到毫米波雷达要获得更高角分辨率，就要增加天线数量这一需求后，德州仪器于2018年推出基于AWR2243FMCW（调频连续波）单芯片收发器的4片级联4D毫米波雷达全套设计方案。历经AWR1642、AWR2243两代产品后，TI已站稳了成像雷达的脚跟。

除德国大陆汽车，中国乃至全球大部分的4D成像毫米波雷达基本都是基于TI的级联方案，有追求低成本的2片级联，有追求性能的4片级联。还有家以色列的初创公司Vayyar自己开发关键的收发器芯片，华为的12发24收4D成像毫米波雷达似乎是采用自己做的芯片，应该是4片3发6收的收发器级联而成，但也有说法可能是德州仪器的AWR1642六片级联而成。

相对TI而言，NXP在2022年初才在CES上宣布量产S32R45成像雷达芯片，同时推出了S32R41新产品。S32R41处理器的推出为业界带来了首款专为L2+自动驾驶应用量身定制的16nm雷达处理器。

2022年初，全球知名毫米波雷达芯片提供商恩智浦在CES上宣布S32R45成像雷达芯片量产，同时推出了S32R41新产品。S32R41处理器的推出为业界带来了首款专为L2+自动驾驶应用量身定制的16nm雷达处理器。这两款处理器可满足L2+级至L5级的自动驾驶需求，用于构建4D成像雷达，实现360度环绕感知。

FPGA路线的代表者是赛灵思。德国大陆采用FPGA来作为4D雷达的芯片方案。德国大陆在2016年开始研发4D成像毫米波雷达时，选用的芯片方案为恩智浦的S32R274，但该芯片无法让雷达小型化，最后选用赛灵思的Zynq UltraScale+RFSoC系列FPGA。

该芯片方案发布于2019年2月21日，专为射频领域设计，第二、三代Zynq UltraScale+RFSoC具有更高的射频性能及更强的可扩展能力，分别最高支持到5GHz和6GHz，从而满足新—代5G部署的关键需求。同时，还可支持针对采样率高达5GS/S的14位模数转换器（ADC）和10GS/S的14位数模转换器（DAC）进行直接RF采样，二者的模拟带宽均高达6GHz。

为什么4D毫米波雷达

要用FPGA方案