最近几年有个现象，智能驾驶一旦出了事故，锅就喜欢往毫米波雷达扔，不论是AEB主动安全没管用，还是领航辅助驾驶翻了车，最后都是毫米波雷达默默扛下了所有。
这一方面说明，毫米波雷达对智驾而言很重要，肩负了不可或缺的重任，另一方面也说明，目前市面上的毫米波雷达在性能上确实还不太够用。
而这和毫米波雷达的原理有关。
毫米波雷达主要功能是测距和测速，通过把波发射出去，然后接收回波，根据波的飞行时间计算相对距离，同时依靠多普勒效应来测目标移动速度（原理类似于听货车的声音，大致能感受到火车驶向的方向和速度）
这就意味着，相对于激光雷达而言，毫米波雷达在知道障碍物相对自己的准确位置上，能力差了点，也就是分辨率比较低。
如果相信毫米波雷达的数据来做智驾，车辆就会寸步难行，因为路上处处都是障碍物，有天上的指示牌、龙门架，还有路边的水泥墩和栏杆，路上的车和行人等，毫米波雷达给过来的方位信息是较为模糊的，所以一般毫米波雷达都需要和视觉摄像头配合使用。
之前毫米波雷达背的锅多数都是因为漏识别，这是因为很多视觉为主的智能驾驶系统，普遍都是依靠毫米波雷达来测距测速，而对于车道线以及行驶路径正前方的目标方位，则是依靠视觉摄像头的配合完成的。相当于摄像头告诉正前方有个事故车，毫米波雷达就定向读取正前方目标的相对距离和速度。
而视觉分辨前方是否有障碍物，则主要依靠深度学习，定向学习目标的特征，然后根据这些学会的特征来判断障碍物的类型。这样一来，如果正前方的目标算法没学习过，目标没被认出来，就算毫米波雷达给出了数据，也会被当做栏杆等对行驶路径不造成干扰的物体给忽略掉。
如此来看，如果毫米波雷达能提供更高的分辨率，对障碍物的方位判断误差更低，那智驾的安全性就能大幅提升了。实际上多数毫米波雷达厂商也在朝着这个方向努力。
目前已有的成果是大陆的第六代毫米波雷达，检测距离和分辨率都大幅提升，车辆的探测距离可以达到280米，角精度可以达到0.13°，甚至可以和激光雷达已有输出高精度点云数据。
如果是加上4D毫米波雷达，甚至可以输出高度信息，如此一来仅仅依靠视觉和毫米波雷达，就能实现对动静态障碍物的分离，输出前方路径的高精度距离和速度数据了。
而且由于精度上来了，和视觉算法一样，毫米波雷达也可以借助深度学习来区分不同的场景和障碍物，通过对不同目标不同场景反波的特征学习，能够让这款毫米波雷达和视觉一样具备持续迭代优化的能力，为智驾决策提供更多数据。
此外，基于这个特征，激光雷达的数据也可以配合视觉数据，来做端到端大模型的训练，数据越丰富，数据质量越高，训练出来的大模型在安全性上也会有更好的表现。
解决了“分不清”的短板，毫米波雷达就不用再替智驾漏识别背锅了，剩下的都是优点。
例如由于波的特性，和激光雷达不同，毫米波雷达可以读到被遮挡物体的反波，这让车辆能更早检测到鬼探头场景下的行人或非机动车，提前预判提前做出响应。再比如前车的前车急刹车，我们的车也能读到数据，提前做出变道避免事故或急刹车。
此外激光雷达在雨天受损严重的问题，对毫米波雷达而言是基本不存在的，所以毫米波雷达甚至可以作为激光雷达在雨雪天气下的有力补充，也就是说有了毫米波雷达，感知系统才能具备全天候的能力。
近几年智能驾驶突飞猛进，传感器也在逐步精简，特别是毫米波雷达，很多车型从5颗降到3颗再到1颗，但是反观欧美市场的车型，反而是在做加法，很多新车甚至装配5到9颗毫米波雷达。
智驾是一个长久的事，安全必须是第一考虑要素，在这个过程中，毫米波雷达厂商已经努力在提升参数性能，修补曾经出现的问题了，希望车企也能更负责一些，降本的同时，多问问自己，少了这个传感器，真的对安全没有任何影响么？智驾的锅，不该毫米波雷达来背
最近几年有个现象，智能驾驶一旦出了事故，锅就喜欢往毫米波雷达扔，不论是AEB主动安全没管用，还是领航辅助驾驶翻了车，最后都是毫米波雷达默默扛下了所有。
这一方面说明，毫米波雷达对智驾而言很重要，肩负了不可或缺的重任，另一方面也说明，目前市面上的毫米波雷达在性能上确实还不太够用。
而这和毫米波雷达的原理有关。
毫米波雷达主要功能是测距和测速，通过把波发射出去，然后接收回波，根据波的飞行时间计算相对距离，同时依靠多普勒效应来测目标移动速度（原理类似于听货车的声音，大致能感受到火车驶向的方向和速度）
这就意味着，相对于激光雷达而言，毫米波雷达在知道障碍物相对自己的准确位置上，能力差了点，也就是分辨率比较低。
如果相信毫米波雷达的数据来做智驾，车辆就会寸步难行，因为路上处处都是障碍物，有天上的指示牌、龙门架，还有路边的水泥墩和栏杆，路上的车和行人等，毫米波雷达给过来的方位信息是较为模糊的，所以一般毫米波雷达都需要和视觉摄像头配合使用。
之前毫米波雷达背的锅多数都是因为漏识别，这是因为很多视觉为主的智能驾驶系统，普遍都是依靠毫米波雷达来测距测速，而对于车道线以及行驶路径正前方的目标方位，则是依靠视觉摄像头的配合完成的。相当于摄像头告诉正前方有个事故车，毫米波雷达就定向读取正前方目标的相对距离和速度。
而视觉分辨前方是否有障碍物，则主要依靠深度学习，定向学习目标的特征，然后根据这些学会的特征来判断障碍物的类型。这样一来，如果正前方的目标算法没学习过，目标没被认出来，就算毫米波雷达给出了数据，也会被当做栏杆等对行驶路径不造成干扰的物体给忽略掉。
如此来看，如果毫米波雷达能提供更高的分辨率，对障碍物的方位判断误差更低，那智驾的安全性就能大幅提升了。实际上多数毫米波雷达厂商也在朝着这个方向努力。
目前已有的成果是大陆的第六代毫米波雷达，检测距离和分辨率都大幅提升，车辆的探测距离可以达到280米，角精度可以达到0.13°，甚至可以和激光雷达已有输出高精度点云数据。
如果是加上4D毫米波雷达，甚至可以输出高度信息，如此一来仅仅依靠视觉和毫米波雷达，就能实现对动静态障碍物的分离，输出前方路径的高精度距离和速度数据了。
而且由于精度上来了，和视觉算法一样，毫米波雷达也可以借助深度学习来区分不同的场景和障碍物，通过对不同目标不同场景反波的特征学习，能够让这款毫米波雷达和视觉一样具备持续迭代优化的能力，为智驾决策提供更多数据。
此外，基于这个特征，激光雷达的数据也可以配合视觉数据，来做端到端大模型的训练，数据越丰富，数据质量越高，训练出来的大模型在安全性上也会有更好的表现。
解决了“分不清”的短板，毫米波雷达就不用再替智驾漏识别背锅了，剩下的都是优点。
例如由于波的特性，和激光雷达不同，毫米波雷达可以读到被遮挡物体的反波，这让车辆能更早检测到鬼探头场景下的行人或非机动车，提前预判提前做出响应。再比如前车的前车急刹车，我们的车也能读到数据，提前做出变道避免事故或急刹车。
此外激光雷达在雨天受损严重的问题，对毫米波雷达而言是基本不存在的，所以毫米波雷达甚至可以作为激光雷达在雨雪天气下的有力补充，也就是说有了毫米波雷达，感知系统才能具备全天候的能力。
近几年智能驾驶突飞猛进，传感器也在逐步精简，特别是毫米波雷达，很多车型从5颗降到3颗再到1颗，但是反观欧美市场的车型，反而是在做加法，很多新车甚至装配5到9颗毫米波雷达。
智驾是一个长久的事，安全必须是第一考虑要素，在这个过程中，毫米波雷达厂商已经努力在提升参数性能，修补曾经出现的问题了，希望车企也能更负责一些，降本的同时，多问问自己，少了这个传感器，真的对安全没有任何影响么？
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