芝能汽车出品
随着汽车产业飞速向智能化和自动化迈进，智能汽车在2025年可能会达到一个临界点，是否具备智能驾驶的功能，将会成为消费者考量购车选择的核心选择。
而感知技术成为实现安全驾驶和全自动驾驶的核心，激光雷达（LiDAR）和高分辨率雷达（High-Resolution Radar）是目前行业中备受关注的两种传感器技术，二者各有其优势与局限性。
我们将全面比较这两种技术，从其适用场景、性能特点和市场前景出发，探讨它们如何影响中国智能汽车的发展趋势。
Part 1
激光雷达与4D毫米波雷达的全面比较
激光雷达（LiDAR），是车辆感知技术领域的重要一员，这是从谷歌做L4自动驾驶技术发展起来的传感器产品，凭借其独特优势备受瞩目，LiDAR利用光波来创建车辆周边环境极为精细的三维地图，在很多应用场景中展现出了强大的实力。
● 激光雷达的优势
◎ 首先，其卓越的深度分辨率使得激光雷达传感器能够对物体进行精准分类。
在一些对物体识别精度要求极高的应用场景中，比如城市自动驾驶环境下需要准确区分行人、自行车和其他车辆时，激光雷达的表现尤为突出。
它甚至能够检测到非常微小的障碍物，并呈现出精细的细节信息，这为在一些经过精确测绘的特定区域或测试场地等受控环境中的复杂导航提供了有力支持。
◎ 再者，激光雷达具备广阔的视野范围。
这种宽广的视野对于那些需要全面了解周边情况的应用场景来说极具价值，例如在城市环境中运营的无人驾驶出租车，广阔的视野有助于其合理规划行驶路线、有效避免碰撞以及更好地与周边交通和基础设施进行互动。
简单来说，我们可以归纳为：
◎ 卓越的深度分辨率：通过光波，激光雷达能生成高精度的3D环境图，为物体分类和障碍物检测提供支持。
◎ 视场广阔：激光雷达的全景视角适用于复杂城市环境中机器人出租车的导航需求。
◎ 高空间分辨率：即使是较小的物体也能被准确感知，这在需高精度导航的封闭场景中尤为重要。
激光雷达并非完美无缺，一个显著挑战就是对天气状况的敏感性。在雨、雾、雪等恶劣天气条件下，激光雷达的性能会受到严重影响。
由于光波会被水滴或雪花散射、吸收，导致其准确测绘周边环境的能力大打折扣。这使得它在那些天气多变或特定季节经常出现恶劣天气的地区，可靠性有所降低。
从长期使用的角度来看，激光雷达性能的耐久性和稳定性也有待进一步考察。
在诸如路况不佳、温度极端等具有挑战性的驾驶条件下，激光雷达系统的可靠性可能会出现波动。激光雷达通常在近至中等距离范围内表现最佳，这就限制了它在高速行驶以及远距离危险检测方面的有效性。
与雷达不同的是，激光雷达缺乏多普勒效应能力，这意味着它在检测接近物体的速度方面效果欠佳，而在一些需要快速判断来车速度以保障安全驾驶的场景中，这无疑是一个关键的短板。
在中国激光雷达企业的努力下，激光雷达制造和规模化生产的问题慢慢结局了，相对较高的能耗需求，也会增加了一些功率负荷。
主要局限：
◎ 天气敏感性：激光雷达在雨雾雪等恶劣天气下性能下降。
◎ 缺乏速度感知：激光雷达不能像雷达一样直接测量物体速度，难以应对高速场景。
◎ 成本较高：复杂的制造流程和高昂的生产成本限制了其在大众市场的应用。
◎ 能耗较高：对电动汽车的续航能力产生一定影响。
● 4D毫米波高分辨率雷达的技术特点
相比之下，4D毫米波高分辨率雷达凭借其强大的环境适应性和经济性，已成为激光雷达的有力替代方案，近年来逐渐崭露头角，为车企提供了一套与众不同且颇具吸引力的优势组合。
◎ 4D毫米波雷达最为突出的特点之一就是其全天气候适用性。无论在大雨、大雪还是低光照等各种环境条件下，它都能保持可靠的检测和跟踪能力。
这使得它成为那些需要在不同气候和光照条件下运行的车辆的更为可靠的选择。例如，在经常遭受暴雨袭击的地区或者冬季多雪的环境中，高分辨率雷达依旧能够准确提供车辆周边环境的相关信息。
◎ 4D毫米波雷达能够安装在车辆保险杠后方，无需对车辆结构进行额外改动，能够与车辆设计完美融合，在美观方面加分不少，而且从制造和安装的实际操作角度来看，也更为便捷高效。
◎ 与基于视觉原理的激光雷达不同，雷达作为一种独立的数据来源，当与车载摄像头配合使用时，能够为车辆构建一个更加多元化的感知框架。
◎ 先进的高分辨率雷达系统还具备远距离且高精度的物体检测能力，这有助于驾驶者或自动驾驶系统能够更早地对潜在危险做出反应。它能够实时提供物体的距离、速度以及运动方向等数据，这些信息对于车辆在高速行驶过程中的安全导航和决策制定至关重要。
4D毫米波雷达在成本效益和可扩展性方面表现出色，对于在广泛的汽车应用领域中的推广部署至关重要，车企能够在不显著增加车辆成本的前提下，将先进的传感技术融入到大众市场的车辆产品中。
技术优势可以简单的概括为 ：
◎ 全天候性能：无论是暴雨还是夜间，雷达都能保持稳定的检测能力。
◎ 速度测量与方向感知：高分辨率雷达能提供实时的物体速度与方向信息，特别适合高速驾驶场景。
◎ 成本效益：较低的制造成本使其更容易在量产车型中推广。
◎ 隐藏式设计：雷达可集成在车体结构中，不影响外观设计。
当然也不能都说好话，4D毫米波雷达拥有诸多优势，但也存在一些局限性。
传统雷达在区分间隔较近的物体时存在一定困难，不过随着4D毫米波雷达技术的不断发展，这一问题已经在很大程度上得到了解决。在交通拥堵的区域，雷达信号之间可能会相互干扰，不过借助先进的滤波和处理技术，能够将这类干扰问题的影响降到最低。
◎ 空间分辨率较低：高分辨率技术有所改进，但在分辨近距离目标时仍不如激光雷达。
◎ 信号干扰风险：复杂交通环境中可能存在信号干扰问题，但先进的信号处理技术正在逐步解决这一挑战。
在复杂城市环境和高精度需求场景下，激光雷达凭借其高分辨率和详细建图能力仍具有一定优势，对于高速驾驶和全天候操作场景，高分辨率雷达凭借其成本效益与鲁棒性，逐渐成为更具吸引力的解决方案。
Part 2
Arbe Robotics：
4D成像雷达的创新与应用
Arbe Robotics的4D成像雷达通过提升分辨率与性能，推动高分辨率雷达迈向激光雷达的能力边界，其技术创新为汽车制造商提供了一个高性价比的选择。
Arbe 的4D成像雷达具备超高分辨率、全天候适应性、远距离检测与快速响应、实时自由空间映射、全面物体检测能力，以及成本效益与可扩展性等多重优势。
其超高分辨率能够精准区分近距离的多个目标，生成详细的多维环境图像，即便在拥挤的城市交通中，也能对行人、车辆等进行清晰的分类和识别。在雨雪、低光等复杂天气条件下，它依然表现出色，不受光线和环境限制，提供持续稳定的性能。
此外，Arbe 雷达支持远距离检测与快速响应，特别适合高速行驶场景，能更早发现潜在危险，为驾驶者争取充分的反应时间，降低事故风险。
更重要的是，该雷达支持实时自由空间映射，能够识别车辆周围的畅通路径和开阔空间，为高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶车辆提供全面的环境感知支持。
它还能检测低反射率的目标，比如夜间的行人或道路遗落物，有效弥补其他传感器的不足，进一步增强驾驶安全性。
相比昂贵的激光雷达，Arbe 提供了高性价比的解决方案，其技术易于扩展并支持大规模生产，为汽车制造商在提升性能的同时降低成本，打开了更广泛的市场应用空间。这种多维优势让Arbe 的雷达成为激光雷达的强力替代方案，引领了汽车传感技术的新方向。
小结
