随着今年4D毫米波雷达陆续开始上车，2023年将是中国市场真正进入规模化前装量产的大年。
目前，市场上对于4D成像雷达的应用，主要是两个方向，其一是替代传统低分辨率前向雷达，满足高阶智能驾驶多感知融合性能的提升。第二个主力应用场景，就是行泊一体4D雷达。
高工智能汽车研究院监测数据显示，今年上半年角雷达前装搭载量同比2021年同期仅增长38.38%，增速出现大幅下滑。同时，前向激光雷达和盲区激光雷达的配置进入可选项，也在一定程度上对传统毫米波雷达的配置产生影响。
而传统毫米波雷达的作用，已经触碰天花板，尤其是进入高阶智能驾驶场景，感知精度和融合效果大打折扣。比如，特斯拉已经取消了传统前雷达，理想L9取消了传统角雷达
在不少企业看来，随着高阶智能驾驶的落地，对下一代传感器的需求代表了一个重要的机会。目前，各家厂商也在加紧推出完整的360°环绕4D雷达解决方案，实现冗余性和数据精度的提升，包括在可以适应几乎所有环境条件。
“雷达提供的数据，比视觉系统提供的要复杂得多；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。”此外，由于域控制器架构带来的高算力，意味着4D点云成像 机器学习加速成为可能。
在下一代毫米波雷达产品研发上，此前以摄像头视觉技术见长的Mobileye也宣布将自主研发基于自主芯片 软件定义的毫米波雷达，这款具有2304个虚拟通道的4D成像雷达计划于2025年量产，搭载专用的SoC和处理算法。
目前，4D雷达主要分为4D成像和点云增强两种，芯片方案既有传统NXP、TI等供应商，也有自主定制设计芯片方案的公司。但，输出点云数据只是入门级别，数据处理才是真正实现4D雷达性能兑现所必需的。
原因是，从整车工程化角度，任何一套具备可行性以及规模化落地能力的感知方案，取决于两个关键要素：传感器提供的信息质量，以及处理数据的能力和算力。
从去年开始，国内不少雷达供应商又在涌进4D赛道（行业形势和几年前数十家初创公司挤进汽车毫米波雷达市场极其相似），再加上传统外资巨头加快推出4D方案，接下来市场竞争也将日趋白热化。
预告：高工智能汽车研究院将在10月中旬发布《2022年度4D成像/点云毫米波雷达前装供应商市场竞争力榜单》。
