电子行业深度：毫米波雷达专题：龙头厂商引领，4D毫米波颠覆式创新

3D毫米波雷达存在缺陷，4D毫米波成像雷达引人关注。由于3D毫米波雷达无法测量物体高度，不能识别前方静止物体是否会对车辆通行产生影响，且信噪比过低存在大量误测，导致特斯拉曾宣布放弃毫米波雷达。然而，4D毫米波雷达问世带来了转机，相比传统毫米波雷达，4D毫米波雷达增加了俯仰角的测量信息，并在角度分辨率、探测距离等方面存在显著优势。根据Yole预测，到2027年4D毫米波成像雷达全球市场规模有望达到43亿美元。 4D毫米波成像雷达技术主要存在三种方案。为获取更好的角度分辨率，提高点云信号的密度，目前4D毫米波成像雷达技术路线围绕增加通道数展开，大致有三类： 1）芯片级联，该方案较为成熟，开发难度低，但存在功耗大、后续性能难以提升等缺点，目前采用该方案的厂商有大陆、采埃孚、华为等；2）虚拟孔径成像，该方案硬件成本与功耗较低，尺寸也偏小，但需要先通过算法的方式实现通道数量的增加，实时性较差，目前采用该方案的厂商为傲酷；3）单芯片集成，该方案能以每通道最低的成本实现最先进的射频性能，但对处理器要求高，并且天线布局、干扰、信噪比等问题仍需要大量验证，目前采用该方案的厂商有Vayyar、Uhnder等。 我们认为，短期内为快速推出产品，4D毫米波成像雷达短期以级联+虚拟孔径方案为主，未来看好单芯片集成方案。 4D毫米波成像雷达产业链整理。4D毫米波成像雷达产业链主要分为三部分：上游包括射频MMIC芯片（硬件核心）、高频PCB、处理芯片以及后端算法等相关企业，涉及NXP、英飞凌、TI等传统芯片厂商；中游包括成品4D毫米波雷达的生产企业，包括传统Tier 1巨头博世、大陆、安波福等以及Mobileye、傲酷等新玩家；下游为主机厂，目前确定采用4D毫米波雷达的车型有上汽飞凡R7、长安深蓝SL03、理想L7等。 投资建议：建议关注相关标的：上游：4D毫米波雷达天线（硕贝德）、高频PCB板需求提振（生益科技、世运电路、沪电股份）；中游：Arbe产业链双子星（经纬恒润、威孚高科）、联合光电。 风险提示：宏观经济复苏未达预期风险；技术迭代进度不及预期风险；下游汽车销售量不及预期风险 1.毫米波雷达：从3D走向4D 1.1.毫米波雷达已广泛应用于汽车ADAS系统 汽车智能驾驶需要感知层、决策层、执行层三大核心系统的高效配合，其中感知层通过传感器探知周围的环境。汽车智能驾驶感知层将真实世界的视觉、物理、事件等信息转变成数字信号，为车辆了解周边环境、制定驾驶操作提供基本保障，并为高级辅助驾驶系统的决策层提供准确、及时、充分的依据，进而由执行层对汽车安全行驶作出准确判断。目前市场上主流的汽车智能驾驶感知系统包括视觉感知、超声波感知、毫米波感知、激光感知等技术路线。 图1：多传感器融合的单车感知层 图2：多种汽车雷达性能对比图 毫米波雷达是目前实现自动驾驶及ADAS功能常用的感知层硬件。毫米波雷达通过天线发射调频连续波（FMCW），利用反射回波与发射波的时间差可计算出目标距离。此外，毫米波雷达可也基于多普勒原理，通过发射与反射信号的频率差异可以精确测量目标相对于雷达的运动速度，进一步通过多目标检测与跟踪算法实现多目标分离与跟踪。 图3：多普勒效应示意图 图4：车载毫米波雷达工作原理 毫米波雷达在自动驾驶领域主要分为3个波段，分别是24GHz、77GHz和79GHz。24GHz探测距离有限，在自动驾驶系统中常用于感知车辆近处的障碍物，能够实现盲点补测、变道辅助等功能。77GHz最大检测距离可达160米以上，能够用于实现紧急制动、高速公路跟车等ADAS功能；同时也能满足自动驾驶领域，对障碍物距离、速度和角度的测量需求。79GHz通信频段在76GHz-81GHz，探测距离中等但分辨率高。根据公式：光速=波长×频率，频率越高波长越短，而波长越短有利于提高分辨率，因此79GHz的毫米波雷达有望成为未来的发展趋势。 表1：不同频率车载毫米波雷达对比 表2：不同探测距离车载毫米波雷达的ADAS功能 单车搭载毫米波雷达数量不断增多，带动整个毫米波雷达出货量高速增长。 近年来，汽车智能化发展改革不断推进，毫米波雷达已广泛应用于汽车的ADAS系统。根据智研咨询的数据，2021年我国毫米波雷达出货量已达2000万颗，同比增幅超40%，展望未来，毫米波雷达出货量将不断扩大，2026年出货量有望超7000万颗。市场规模方面，我国毫米波雷达市场规模由2018年的31亿元增加至2021年的69亿元，其中汽车领域市场规模为56亿元；预计2026年市场规模将接近200亿元，其中汽车领域占比约为77%。 图5：部分车型配备毫米波雷达数量 图6：中国毫米波雷达出货量及预测 1.2.4D毫米波成像雷达：颠覆性、创新性产品 3D毫米波雷达存在缺陷。目前主流毫米波雷达主要功能为测角、测距与测速，故也称之为3D毫米波雷达。3D毫米波雷达固有的缺陷为无法测量物体高度，从而使其不能识别前方静止物体是否会对车辆通行产生影响。除此之外，3D毫米波雷达另一个缺陷是信噪比太低，存在大量误测。当视觉感知结果与3D毫米波雷达的结果发生冲突的时候，通常会屏蔽掉后者，这或是特斯拉AutoPilot出现多次事故的原因：一旦视觉感知结果有误，将对汽车驾驶安全产生严重威胁。2021年5月，特斯拉宣布为北美市场制造的Model 3和Model Y将不配备毫米波雷达，Autopilot将由摄像头系统提供运算支持。 图7：特斯拉与白色拖挂卡车相撞 图8：3D毫米波雷达成像示意图 4D毫米波成像雷达突破了传统毫米波雷达的局限性。4D毫米波成像雷达也称为4D成像雷达，与传统毫米波雷达相比，4D成像雷达增加了俯仰角的测量信息，并且角度分辨率可达到亚度（<1°）级别，能够通过输出大量的测量点清晰地呈现出目标障碍物的轮廓。4D成像雷达也能通过神经网络技术，根据呈现的点云图像信息，对道路的使用者和障碍物进行目标检测及分类，可在最远 300m 处检测、区分、追踪多个静止和移动的目标。此外，4D成像雷达在前前车刹车，防止连续追尾以及大光比、恶劣天气等corner case场景下能够保持较好的性能。 图9：4D毫米波雷达与传统毫米波雷达的对比 4D成像雷达与激光雷达性能各有千秋。 在点云密度与质量方面，根据九章智驾披露的信息，4D成像雷达可达到几万点云密度，性能相当于低线数激光雷达，无法与可达到几十万甚至百万点云密度的高线数激光雷达相提并论。 在角度分辨率方面，根据九章智驾披露的信息，百线激光雷达水平与垂直角度分辨率可达到0.1-0.2°，而4D成像雷达短期内难以做到1°以下。 成本价格方面，根据与非研究院披露的信息，激光雷达成本价格在1000美元左右，而4D成像雷达成本约为激光雷达的1/10。 工作环境方面，与摄像头和激光雷达相比，毫米波雷达受天气影响较小，恶劣天气条件带来的环境污垢或水滴折射不会影响雷达工作。 穿透能力方面，毫米波雷达也可以穿过介电材料（例如汽车保险杠）发射信号，因此它不需要开放的窗口来收发信号。此外，4D成像雷达能够穿过前方障碍物探测到激光雷达无法探测到的前前方障碍物。 图10：4D毫米波vs 3D毫米波vs激光雷达&摄像头 随着自动驾驶级别的提高，4D成像雷达将在各级别自动驾驶方案中均得到更多应用。根据Arbe的预测，4D毫米波雷达将于2024年在欧洲与北美市场L1-L4级别自动驾驶车型中开始列装。市场规模方面，根据Yole预测，4D毫米波雷达2021年-2027年复合增长率将达到48%，而4D成像雷达CARG将达到109%。 中国市场方面，根据高工智能汽车研究院预测，2023年中国乘用车前装市场4D成像雷达的搭载量有望突破百万颗，到2025年4D成像雷达占全部前向毫米波雷达的比重有望超过40%。 图11：自动驾驶级别提升与不同雷达用量2020-2030（北美&欧洲） 图12：2021-2027不同雷达市场规模增长幅度比较 1.3.4D毫米波成像雷达技术路线演进 为了获取更好的角度分辨率，提高点云信号的密度，目前4D成像雷达的技术路线围绕增加通道数展开。对于多发多收的毫米波雷达而言，虚拟通道数为收发天线数的乘积。通过增加天线的数量和密度，可以优化角度和速度分辨率，使得输出点云图像更密集，更有效地分析测量目标的轮廓、行为和类别。目前，Arbe的Phoenix可做到48发48收，共计2304通道（高于大陆、采埃孚的192个）。 据高工智能汽车公众号披露的信息，Mobileye也已在部署具有2304个虚拟通道的4D成像雷达，计划于2025年量产。 整体而言，为提升通道数目前主要存在三种技术方案，分别为多芯片级联、虚拟孔径算法与单芯片集成。 图13：4D毫米波雷达的方案趋势是通道数越来越多 多芯片级联方案指的是将标准雷达芯片通过2级联/4级联/8级联的方式实现虚拟通道数的增加。多芯片级联方案的优点在于，该方案较为成熟，开发难度低，上市时间短，但弊端在于成本、功耗、体积较大，并且会面临PCB板面翘曲、中频同步等问题。此外该方案并非长久之计，后续产品性能提升困难。目前采用多芯片级联方案的厂商有大陆、采埃孚、华为等。以大陆为例，大陆ARS 540基于Xilinx的Zynq® UltraScale+™ MPSoC平台开发，是全球第一款量产的4D成像雷达，宝马的下一代自动驾驶车辆iNext将首先使用。ARS540采用4片级联的形式，将4片NXP的77GHz毫米波雷达收发器（即MMIC）MR3003级联，每个MR3003是3发4收，4片就是12发16收，形成192个虚拟通道，大大提升了分辨率，效果逼近8线激光雷达。 图14：大陆ARS540立交桥信号效果 图15：NXP MR3003结构图 表3：采用级联方案的部分厂商与产品厂商大陆 虚拟孔径成像方案指的是每根接收天线在不同时间产生不同的相位，有效虚拟出更多的接收天线，创建出很大的“虚拟孔径”。与传统雷达依赖堆叠天线数相比，该方案使用软件智能增加处理的数据量，从而提升雷达的分辨率与灵敏度。 虚拟孔径成像技术的优点在于硬件成本与功耗较低，尺寸也偏小，缺陷在于需要先通过算法的方式实现通道数量的增加，实时性较差。 目前采用虚拟孔径成像方案的是傲酷。傲酷的FALCON77 GHz成像雷达在单芯片(3T4R)平台上的宽FOV范围内提供高角度分辨率和仰角信息，通过虚拟孔径成像技术使角分辨率提高了20倍。傲酷的EAGLE77 GHz成像雷达采用的是双芯片非级联，通过虚拟孔径成像技术可使角分辨率提高50倍。目前，傲酷已经与包括通用汽车、戴姆勒、吉利、长城汽车、海拉、松下、摩比斯、AutoX等多家国内外知名主车企巨头、Tier1及自动驾驶公司等展开深度合作。 表4：傲酷两大产品参数 单芯片集成方案指的是将多发多收天线集成在一颗芯片中。该方案的优点一方面在于硬件尺寸较小，另一方面在于具有更加灵活的调制方式与架构。整体而言，该方案可将毫米波雷达的体积大大缩小，并可以市场上每通道最低的成本实现了最先进的射频性能，但仍存在两大挑战：一是是对处理器要求高，单芯片实现的数据量更多，对MCU性能提出更高要求，二是天线布局、干扰、信噪比等问题仍需要大量验证。 目前采用单芯片集成方案的厂商有Vayyar、Uhnder等。Vayyar曾推出一款车规级ROC（RadaronChip），搭载48个收发天线+数字信号处理器(DSP)+实时信号处理微控制器单元(MCU)。Uhnder曾推出一款77 GHz的车规级4D数字成像ROC，型号为S80。这款产品采用调相连续波（PMCW），搭载天线12发16收，共192个通道。该设备的DCM（数字调码技术）最大限度地减少了相邻雷达的相互干扰，并提供了高对比度分辨率(HCR )以及独立目标的高可信度检测。 2022年Uhnder与欧菲光共同宣布将基于Uhnder的DCM，研发智能驾驶高级辅助系统（ADAS），并将于2023年发布一款数字雷达产品 图16：UhnderS80 ROC产品框