木牛科技的4D毫米波雷达之路 对话木牛科技COO王卫 (木牛科技ipo)
2023年2月特斯拉向欧洲监管机构提出申请，特斯拉将在HW4.0硬件系统将配置一颗高分辨率4D毫米波雷达，此举引起行业热议。
在车载传感器阵容中，摄像头或是不可或缺的一员，但摄像头在强光或极暗环境下无法进行最佳的感知；激光雷达目前大多搭载在一些高端车型上，其高昂的成本以及受天气原因限制是现阶段面临的问题；而4D毫米波雷达刚好可以完成与其它传感器的互补，保证在任何场景下的感知稳定性。
木牛科技的COO王卫接受了新智驾的采访，分享了他关于4D毫米波雷达的一些看法，下面是新智驾不改变原意的整理。
新智驾：木牛科技是从什么时候开始布局4D毫米波雷达的？
王卫： 2019年，木牛科技的4D毫米波雷达产品原型就出来了。当时有个美国客户Bobcat（斗山山猫），是一家工程机械企业，他是我们4D毫米波雷达的第一个客户。他们的痛点就是工程机械使用环境恶劣，要求有很强的抗干扰能力，毫米波雷达的技术特性刚好契合这个使用场景。Bobcat在使用我们产品两三年后就投资了我们，成为我们的股东。木牛科技是国内第一家真正做出4D毫米波雷达的。
新智驾：木牛科技和客户的合作模式是怎么样的？
王卫： 在雷达这个领域，目前主流的商业模式都是提供一个软硬一体相结合的雷达系统，那后续大家比如说有没有更加这种细分的合作模式，那么我相信在未来的发展中，一切皆有可能。因为雷达系统是一个非常封闭的一个系统，是一个数模结合的系统，它从天线设计、波形设计到后续的算法，针对特定的天线和波形的处理其实是一个非常紧耦合的系统，要把它信号和后续的处理分开的话，这个路还有很长。
新智驾：木牛和哪些企业合作比较多，主机厂还是RoboTaxi L4公司？
王卫： 目前主要是在L2+的系统里面用得比较多，L4迟迟不能落地，因此合作较少。
新智驾：目前4D毫米波雷达的技术路线有三种：多芯片级联、虚拟孔径、单芯片集成，木牛采用的哪种技术路线？
王卫： 市场主流都是多芯片级联。从雷达系统来讲，无论是 3D 和4D，可以把它分成两个相对独立的系统，一个是射频信号处理系统，就是它的射频芯片部分。另一部分是基于雷达的特定算法的一个算力芯片部分。如果在 3D 时代，大家看单芯片、多芯片，通常是指这两种不同的实现手法，就是你体现在一颗芯片上，还是两颗芯片上。
以TI 为例，TI在3D时代，雷达芯片有一块 Soc 。到了 4D 雷达上，TI 也把它分成两块芯片，一个是前端的射频芯片，另一个就是后端的处理器芯片。
毫米波雷达的频段算是一个高频信号处理。对于天线，从射频信号到芯片之间的引线都是很挑战的一个系统。距离越短，靠的越近，效果越好，作为多块分布的这个独立芯片也是为了让天线设计能够有更大的灵活性。所以大家不约而同地把射频芯片作为独立芯片，那么当把射频芯信号处理完了之后，后续的算力芯片其实大家都是一块芯片。可以理解成数字和模拟两个功能模块。
新智驾：有些企业正在研究中央域控雷达方案，您怎么看？
王卫： 中央域控雷达是一个很有意思的、未来的一个方向。这个思路的前提是大家认为中央域控越来越强，算力越来越高，可以把一些分布式的算力都集中到中央的高算力系列上。这个方案从可能性上来讲是存在的。
主要挑战有两个：
硬件加速能力。雷达算法有独特的算力需求，传统的通用算力无法满足，可能需要DSP或者相应的ASIC。
需要整体系统的提升。雷达，尤其是4D毫米波雷达，采集的数据量非常大，如果不做就近处理，统一传输到中央处理，总线速度是不够的。所以中央域控方案，不是仅仅提升一个芯片，做了什么功能就能实现，需要整个系统的提升。
新智驾：有车企表示传感器不会用4D毫米波雷达，您怎么就看这个事情？
王卫： 那唯一的原因就是成本。随着性能的增加，成本的降低，能够被市场接受的时候，那么自然就会选择了，就像特斯拉。
新智驾：木牛在5D雷达领域也有涉及，未来会将5D雷达用于车载吗?
王卫： 其实现在已经就在使用中。所谓的 5D 就是在传统的 4D 的维度上，又增加了一个叫微动的维度。其原理就是基于微多普勒效应，比如木牛的高尔夫雷达，除了飞行轨迹，我们还可以测出高尔夫球的旋转速度，这个在高尔夫运动中很关键。这个微动信息在所有的目标检测中都可以叠加上去，像车载环境下对目标的检测识别，目前已经应用到我们产品了。
新智驾：您怎么看最近4D毫米波雷达引起行业热议？
王卫： 4D 毫米波雷达是因为最近特斯拉这一把火烧得整个旺起来了。首先它不是一个新东西，早就有了。因为成本的限制，导致了使用场景还并没有那么多。从技术上来讲，它是跟 3D 雷达一脉相承的，它是需要同样的算法工程经验的积累的，它并不是一个全新的东西，像我们 2019 年就有产品了。
新智驾：有一些主机厂追求全栈自研，他们会对毫米波雷达进行一些底层算法自研吗？
王卫： 一说这个话题，第一个跑到我脑海中的厂商就是特斯拉，他是真正完全的全栈自研。我认为行业里边也是百花齐放，各个厂商有各个厂商他自己所专精、所擅长的领域，每家的情况不一样，一定有愿意全栈自研的，比如特斯拉这样的，那么肯定也有希望就是跟合作伙伴共同成长。比如说汽车上 1 万多个零部件，那我觉得很难有一个厂家把所有的环节全都自己做到最好，所以说未来的整个生态，我认为大家互相合作会是一个主流。
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