摘要：随着毫米波雷达将处理器或DSP集成走向单芯片，以及级联之后实现的高分辨率，将有可能对物体进行分类和跟踪，从而实现边缘深度学习计算。边缘智能的这扇门一开，未来毫米波雷达会释放多少市场潜力呢？

（ 艾檬）在传感器的江湖，一样上演着此消彼长的明争暗斗。有的技术难免沉沦，有的则意兴阑珊，有的却趁势而起。而毫米波雷达借助工艺创新解决了体积和成本的瓶颈后，其应用场景更加多元化，从汽车和工业两大领域拓展到安防、医疗等应用，并且通过与图像传感器等的融合进入更广阔的应用天地，毫米波雷达的好戏正待开场。

走向集成

传统毫米波雷达系统方案由射频、基带、ADC、DSP等组成。德州仪器（TI）中国区嵌入式产品系统与应用总监蒋宏介绍，由于射频频率高，主要采用砷化镓、锗化硅等特殊的射频工艺，而基带、数字信号处理采用CMOS工艺，系统不同部分采用不同工艺，一般是分立方案，不仅开发复杂，同时成本居高。

而近两年在工艺实现突破之后，单芯片方案成为“使命必达”。如今市场上主流厂商比如TI、NXP、英飞凌、ADI等大都采用RF-CMOS工艺，解决CMOS工艺应用于高频电路上的问题，将射频、ADC、DSP集成到一个芯片中，使得成为一个单芯片的雷达系统尺寸更小、设计更简单，同时功耗和成本更低，并可更灵活地在线监测与调设。

加特兰微电子创始人同时也是国际CMOS毫米波领域开拓者的陈嘉澍也曾表示，毫米波雷达技术的工艺从1990~2007年的砷化镓工艺，到2007~2017年的锗硅工艺，再到2017至今的CMOS工艺，高集成的CMOS工艺的爆发期已然到来。

此外，AoP天线封装技术也开始崭露头角。蒋宏提到，这可节省外部复杂的天线设计，既缩小产品尺寸，改善散热，同时减少整体BOM成本。与之相适应的是，市场上一些主流厂商发布的汽车雷达方案就已将处理器、射频收发器和天线组合在一起。

可以说，单芯片一方面降低了整个雷达的研发难度，大幅降低面积、功耗及成本；另一方面，配置性和可扩展性更强，使得距离、角度、速率等都能进行多信号融合判断，大幅提升精度与分辨率，商用进程亦得以不断提速。

与之相应而来的是考验更加全面，竞争不断加剧。国际大厂英飞凌、TI、ST、NXP等各有所长，国内的厦门意行和加特兰等厂商虽然是新锐力量，但未来的比拼不仅在于雷达方案本身，还需提供各种开发工具、软件、评估板、第三方服务以及参考设计等，需构建完整的生态开发系统。可能预料的是，拼杀最终的“果实”就是芯片的成本最终将落在10-20美元区间，使行业大受裨益。

边界拓宽

毫米波雷达既然实现了“蜕变”，其应用也随之“拓宽”。

在汽车应用中，毫米波雷达常见应用包括 ACC 自适应巡航、AEB、自动紧急刹车、BSD 盲点检测等，被视为L1-L3级别自动驾驶下的利器。

但需要注意的是，这些应用对芯片要求不一。蒋宏介绍，车载接近应用包括开车门告警、底盘检测、车类成员检测、驾驶员监控和手势识别，这一类应用要求的探测距离比较近，但是对分辨率和精度的要求比较高。而车载的短距和超短距雷达的应用场景如盲点检测、车道变更辅助、防碰撞等要求从十米到一百米不等，对速度的要求比较高。而车载的中长距雷达如紧急制动、自适应巡航控制等对探测距离的要求一般在150到200米，雷达信号处理的数据量比较大，因内存的限制很难在单片雷达方案上实现。

而在工业领域毫米波的应用也五花八门，包括液位检测、震动检测、交通监控、手势识别、无人机避障等，诸多案例也在落地。蒋宏介绍，诸多工业自动化领域需要机器人、机械臂感知周围环境，还有AGV（仓储机械人）需要找出路径避免碰撞。此外，智能建筑领域包括电梯轿厢运行位置、速度等智能楼宇应用，毫米波雷达都可大展身手。

除此之外，围绕智能家居、医疗等应用亦开启了新的想象空间。蒋宏提及，在医疗应用上，毫米波雷达通过算法处理，可精确检测出呼吸频率及心跳，从而实现一个非接触式的检测。蒋宏还举了一个智能家居应用实例说，毫米波雷达在家电中的热门应用当属智能空调，可感知人员位置分布进行风向调节，相比于红外热成像的距离和精度都更强。在安防领域，毫米波雷达将是重要的技术补充，具备探测距离长、全天候、穿透性等独特优势。

而这并不意味着毫米波雷达要“单打独斗”，通过与其他传感器融合显然可各取所长。蒋宏指出，如在安防领域，通过将毫米波与图像传感器等结合，摄像头可找到目标，雷达则给出距离、速度等信息，实现一个更安全更稳定的布局。

特别是在自动驾驶领域需要“融合”。安森美智能感知部全球市场及应用工程副总裁易继辉认为，未来自动驾驶需要图像传感器、毫米波雷达、超声波和激光雷达一起“合力”，各司其职，才能真正实现全天候的、更高层级的自动驾驶和安全保障。

边缘智能

如今边缘智能愈演愈烈，越来越多的应用场景需要毫米波传感器不仅具备能够感知环境的能力，还要在本地侧作出实时的决策和判断，同时避免被干扰。

而毫米波雷达通过将处理器或DSP集成，使其在准确感知环境的基础上，可对数据做实时的决策与处理，从而匹配智能化“节拍”。

而毫米波雷达的“成就”不止于此，级联成像成为它的“新驱动力”。蒋宏强调，毫米波雷达的信号以往是测速、距离或定位，但通过集联，它的“功力”大涨，精准度提高，可实现“成像”。

传统的毫米波雷达在角度分辨率上相对于激光雷达虽存在劣势，但通过级联可构成一个天线数量更多的矩阵，不仅可提供更高的角度分辨率，还可在水平和垂直方向上检测目标，提供更加精确的方位信息。蒋宏以TI四个AWR1243集连为例，可构成12根发射天线 16根接收天线，等效于192根天线的MIMO天线阵列，从而可实现0.6度的角度分辨率。

“通过级联基本一秒钟也可以产生5万个点，大幅提升分辨率，而且不易受环境影响，甚至是判断出人体的大致轮廓。随着成像性能越来越好，应用领域将不断拓宽。”蒋宏总结说。

有专家分析，在没有激光雷达配置同时图像传感器场景受限的情况，开发人员希望毫米波雷达能够提供前方障碍物的大小、高度判断识别，甚至基于深度学习能够识别障碍物属性。而随着毫米波雷达将处理器或DSP集成走向单芯片，以及级联之后实现的高分辨率，将有可能对物体进行分类和跟踪，从而实现边缘深度学习计算。边缘智能的这扇门一开，未来毫米波雷达会释放多少市场潜力呢？（校对/范蓉）