安霸收购4D雷达公司，下一代“融合感知”市场大战一触即发

激光雷达已经成为高端智能汽车的选择项，特斯拉则继续深耕纯视觉+人工智能数据驱动解决方案，而占据ADAS视觉第三方市场份额领先位置的Mobileye则选择了激光雷达+4D成像雷达。

就在本月初，成立于2015年的以色列4D雷达公司—Arbe宣布与ITAC（一家特殊目的收购公司）合并事宜通过特别股东大会上批准，并完成合并上市，这是全球首家4D雷达上市公司。

而在几乎同一时间，通用汽车宣布战略投资Oculi（傲酷），这是一家基于软件算法实现雷达4D成像的初创公司，在此之前，该公司已经与吉利、长城、福瑞泰克、戴姆勒、沃尔沃、海拉、维宁尔、松下等多家国内外车企巨头、Tier1及自动驾驶公司展开深度合作。

此外，傲酷与海拉（全球毫米波雷达供应商龙头企业）、英飞凌（全球毫米波雷达芯片供应商龙头）有联合研发项目。而刚刚在国内参股哪吒汽车的360，也是傲酷的早期股东之一。

显然，4D雷达初创公司进入了最关键的市场占位阶段。

就在昨天，AI视觉芯片技术公司Ambarella, Inc.（安霸半导体）宣布，已与傲酷达成最终收购协议，此次收购将公司的视觉技术扩展到雷达感知领域，同时，傲酷的4D雷达感知软件将与CVflow® SoC发挥协同作用，提供全天候、低成本和可扩展的融合感知解决方案。

考虑到4D雷达带来的处理数据量的激增，算力芯片是至关重要的环节。比如，大陆集团的4D雷达选用了赛灵思的FPGA方案。

Oculii首席执行官Steven Hong表示，“加入Ambarella，将扩大我们的雷达技术开发能力，同时利用我们作为这家领先的视觉和AI处理器公司的一部分的协同效应。”目前，两家公司的董事会已经批准了该交易，预计将在2022年1月31日前完成。

高工智能汽车研究院认为，4D成像雷达将从明年初开始小规模前装导入，预计到2023年，搭载量有机会突破百万颗，到2025年占全部前向毫米波雷达的比重有望超过40%。市场争夺战也已经开打。

而对于安霸来说，从传统的舱内感知（已有多款DMS量产车型）、行车记录仪等市场向前向ADAS及高阶自动驾驶突围，傲酷的4D雷达软件是一个加分项。

一、

对于市场主流选择的多传感器融合路线，毫米波雷达的升级，势在必行。

4D毫米波成像雷达解决了其他传感器的瓶颈，从光线的复杂变化、恶劣天气的影响以及物体移动速度的直接获取等等问题，同时彻底改变了传统毫米波雷达无法给出障碍物高度信息以及物体分类等问题。

到目前为止，包括大陆集团、采埃孚、安波福等传统雷达供应商，以及傲酷、Arbe、蛮酷科技等初创公司都已经推出甚至是拿到4D雷达前装量产订单。其中，傲酷的4D雷达方案最快将于2022年搭载中国某品牌SUV新车上市。

4D雷达方案大部分的技术原理，都是通过增加信号通道阵列（芯片极联或者定制芯片组）或者软件算法的方式，来检测物体的相对速度、距离和方位角，以及物体的高度。

而傲酷的解决方案，是迄今为止第一个通过软件而不是硬件来解决提高雷达分辨率问题的技术路线，这意味着具有很高的成本效益和可扩展性。

就在本月，博世在中国市场也首次对外亮相第五代雷达至尊版，即4D成像雷达。采用76-77GHz频段，最远探测距离高达302米，水平视场角可达120度，垂直视场角可达24度。

这是继大陆集团、采埃孚、安波福之后，第四家亮相4D成像雷达的传统Tier1，也进一步明确了这条全新技术升级赛道的机会所在。

“雷达提供的数据，比视觉系统提供的要复杂得多；不过，前者除了提供目标的位置之外，还提供距离和速度等信息，这是相当有价值的。”安波福相关负责人表示，同时，由于域控制器架构带来的高算力，意味着机器学习边缘加速成为可能。

更关键的是，相比于视觉处理，雷达数据处理的能耗更低。一组数据显示，一个处理6个近距离雷达数据的系统功耗约1W，而一个处理6个摄像头数据的系统则需要10W到15W。

在实际的道路场景应用上，此前安波福公司也给出了结合机器学习能力的一系列数据。比如，针对道路上的小物体或碎片，机器学习可以将探测距离再提高50%以上，并能跟踪200米范围内的小物体。

同时，对于前方小物体是否可以安全行驶通过，机器学习系统也可以用安全的和不安全的物体进行训练。此外，与经典的雷达信号处理相比，机器学习减少了70%的漏检，通过与其他传感的融合可以进一步改善检测。

在Mobileye负责产品和战略的执行副总裁Erez Dagon看来，对于从事汽车传感器工作的工程师来说，现在是一个需要快速改变的时候。高分辨率摄像头正在上车，激光雷达的成本也在下降，而4D雷达比激光雷达便宜得多，除了传统的全天候优势，又提升了分辨率。

而在傲酷相关负责人看来，“软件，是交付可扩展方案的最佳方式。因为软件从根本上是通过数据改进的。同时，软件在每一代发布的硬件中都会有根本性的改进。随着时间的推移，软件也会变得越来越便宜。”

对于特斯拉取消传统毫米波雷达的做法，不管是马斯克还是业内人士，都认为原因正是传统雷达分辨率太低，而这正是4D雷达可以弥补的性能缺陷。

二、

目前，4D成像雷达主要有几种解决方案，一是基于传统雷达芯片供应商的解决方案，通过多芯片极联或者软件算法来实现密集点云输出及识别，这是目前主流的方式；二是基于超材料等前沿技术，彻底颠覆传统雷达的硬件架构。这种方案距离真正商业化还有一定的距离。

第三种方案，就是类似Arbe、Vayaar、Unhder、Mobileye等公司，自主研发多通道阵列射频芯片组、雷达处理器芯片和基于人工智能的后处理软件算法。相比第一种方式，前期的研发成本更高，但技术门槛也更高。

而作为全球领先的4D成像雷达供应商，傲酷（Oculii）拥有独特的虚拟孔径成像™软件。该软件系统不仅拥有经过市场验证的雷达可靠性，并且可以指数级提高传统毫米波雷达的各项性能。

该技术可部署在任何雷达硬件平台上，实现高性能全天候感知及探测，可以满足全球汽车公司部署高阶自动驾驶系统中更可靠更安全的感知需求。

傲酷的算法驱动的虚拟孔径成像软件，可动态发送调相后的自适应波形，该波形可随外界环境实时变化，并随时间进行数据编码。加载软件到任何雷达硬件产品上，角分辨率都可大幅提高，横纵向最多可达100倍。

在GM Ventures董事总经理Wade Sheffer看来，“傲酷独特的软件技术可以加速实现下一代感知技术的性能提升，从而加强自动驾驶安全性。”

傲酷软件算法的应用，将重新赋能毫米波雷达，让这一传统核心传感器焕发出更大的价值。这对雷达甚至感知系统来说，或将是一场新的变革，使汽车主机厂和Tier1受益，也将能帮助L3级自动驾驶快速落地量产。

就在本月，通用汽车正式推出全新的高级驾驶员辅助技术Ultra Cruise，最终实现可以在95%的驾驶场景中实现“放开双手”的自动辅助驾驶，而不再受限于Super Cruise的高精地图数据限制。

从目前披露的信息来看，Ultra Cruise基于高通的5nm、可扩展的计算架构，通过Ultifi软件平台和车辆智能平台进行未来的软件OTA。同时，在Super Cruise基础上，新增支持V2X、自动和按需变道、左右自动转弯、近距离物体碰撞规避、住宅记忆泊车等。

在传感器方面，Ultra Cruise通过摄像头、毫米波雷达和激光雷达（在挡风玻璃后面集成）的组合，组成一个360度的区域冗余环境感知系统。预计这套系统的首发量产时间是2023年。

目前还不确定傲酷的4D雷达是否同步搭载，但由于没有增加新的传感器和硬件，这套方案仅需要通过软件方案实现技术升级与性能突破，可以更快速针对现有的感知算法、模型进行调整，减少研发工作，可保证系统落地和车型上市时间。

按照计划，傲酷正在创建下一代雷达软件平台，以提供更高分辨率、更远的探测距离、更紧凑和更低的成本，加速自动驾驶的未来落地。考虑到安霸在AI处理芯片上的优势，1+1>2的机会或许很快就可以看到。