【洞见】4D成像雷达市场兴起，行业已进入“量产纪年”- 大数跨境

深圳市光学光电子行业协会

2022-07-11

引言：

大陆集团此前率先发布全球首款可量产的4D成像雷达产品ARS 540，博世、安波福、采埃孚等汽车Tier-1巨头相继完成布局；国内方面，去年华为推出高分辨4D成像雷达，上汽R ES33宣布搭载采埃孚4D成像雷达。中国本土的自动驾驶整体解决方案供应商上海几何伙伴智能驾驶有限公司也于今年2月宣布完成新一轮战略融资，由博世旗下市场化投资平台博原资本独家投资。

目前，这一赛道已正式进入大规模定点周期，明年起将迈入小规模前装导入阶段。高工智能汽车研究院预计，届时4D成像雷达搭载量将突破百万颗；2025年，国内市场L2+及以上新车搭载率有望突破50%。毫米波雷达是智能汽车的核心传感器之一，纵观全球毫米波雷达大厂们的产品迭代和技术路线，其升级演进方向便是4D成像雷达。

自动驾驶级别提出了新的系统冗余性要求

智能驾驶产业软硬件升级持续升温中，当前，ADAS市场正在高速增长，1V5R方案开始成为了主流选择，毫米波雷达作为不可或缺的传感器，也是国产化突围的主要阵地。与此同时，在汽车行业从L2级升级到L3级安全性和自动化的关键节点上，出现了一些有关升级时机和持续时间的关键问题。L2+级成为新的热点战场，OEM正在努力解决达到L3级必需解决的很多复杂设计问题。

来源：恩智浦半导体

自动驾驶级别提出了新的系统冗余性要求。每辆汽车达到L3级性能所需的摄像头，雷达和激光雷达传感器数量和配置，以及与典型L2级传感器配置的差值，会对OEM制造成本产生很大的影响。这有助于解释为什么会出现L2+级，L2+级可以充分利用与L3级相关的传感器和半导体元件，将制造成本控制在L2+级，同时又规避实现系统冗余带来的附加成本，这些冗余是在L3级上将控制权从汽车转移到驾驶员所必需的。同时，在通向L3、L4和L5的道路上，OEM力争实现市场差异化，在未来几年内，很多OEM将推出全新的安全和舒适功能，这将让消费者受益。

面对L2+、L3/L4自动驾驶下的多传感器融合方案，自动驾驶安全新的系统冗余要求也逐渐屡屡被提上日程。作为智能驾驶硬件的一大升级方向，相比于传统毫米波雷达缺乏测高能力、角度分辨率低、点云稀疏且忽略静态物体4D毫米波雷达增加的最显著特性就是可以精确探测俯仰角度，从而获取被测目标真实的高度数据，可以有效地解析空中的天桥、路牌，和地面的减速带、金属井盖等目标的轮廓、类别，进而感知传统毫米波雷达无法识别的细小物体、静止物体或者横向移动的障碍物等。不仅如此，在探测距离和点云密度上，4D毫米波成像雷达也有了大幅度的提升。

近两年，全球范围内包括大陆、华为等多公司已经陆续宣布4D毫米波成像雷达的量产和合作项目计划，业内已基本形成共识：毫米波雷达正在向4D成像时代迈进。

传统毫米波雷达VS4D成像雷达

传统的毫米波雷达只能输出距离、速度和角度信息，也被称为3D毫米波雷达。导致传统毫米波雷达缺乏测高能力、角度分辨率低、点云稀疏且忽略静态物体，这些缺点对移动物体来说，还不算大问题。但是对于低空飞行的鸟，被飞吹起的轻质物体（树叶、塑料袋等），依旧存在误识别的问题，但是这个缺点对静止物体来说，就是致命的。道路中间的井盖，减速带，悬在半空中的各种标识牌，限高架，静止的车辆等，由于没有高度信息，通过3D毫米波雷达完全无法决策这些障碍物是否影响通行。而这个也是3D毫米波雷达饱受诟病的缺点之一。

无法测高。尽管传统毫米波雷达能够检测到不同高度的物体，但是由于没有纵向天线、无法辨识高度，在高空或地面所检测到的物体均被投影在了雷达所在二维平面上。要具备测高功能，需要新增纵向收发天线以及相应处理元器件，成本压力较大。

角度分辨率低。角度分辨率与接收天线个数直接相关。接收天线个数越多，角度分辨率越高（绝对值越低），但接收天线增加的同时也会相应增加ADC、DSP等元器件的成本。受成本限制，传统毫米波雷达接收天线数量一直较少，角度分辨率提不上去，雷达处于“看得见，但看不清”的状态。

过滤静态物体。由于不具备测高、识别能力，毫米波雷达无法判断检测到的物体在高空还是在地面（汽车是否能通过），也无法判断该物体是否能轧过（例如地面的易拉罐、窨井盖）。如果都判定为障碍物，则汽车会频繁减速刹车，严重影响驾驶体验。因此行业内采用“静态杂波滤除”，将所有静止物体信号过滤掉。但这种做法存在较大隐患，这也是Tesla前期几起事故的原因之一：摄像头没有识别出倾倒的白色货车车厢，毫米波雷达识别到，但是结果在决策中置信度太低，导致车辆没有触发自动紧急自动功能。

4D成像雷达：维度、性能全面升级，由边缘迈入核心

4D成像雷达增加高度信息、实现三维成像，性能迎来全面升级。与传统的雷达传感器相比，4D成像雷达能够测量空间距离，还能够计算水平和俯仰方向的到达角。此外，它的角度分辨率达到亚度(<1度)级别，而使用传统汽车雷达只能达到5至8度的分辨率。

同时4D成像雷达新置纵向天线，具备测高能力；增加天线数量与密度，使得角度、速度分辨率均有优化，且输出的点云图像更加致密，能够刻画更为真实的环境图像。依靠测高能力以及点云图像，4D成像雷达可初步判定静止物体与车辆的位置关系，避免因简单过滤静止信号而造成的安全隐患。

在汽车上配备4D成像雷达，可以进行传统雷达无法实现的决策，例如确定驾驶通过某个隧道是否安全，或者是否可以安全地绕过车道上的障碍物。凭借这些先进功能，在恶劣天气和路况条件下，4D成像雷达能够为摄像头和激光雷达传感器提供冗余或备份。

使用4D成像雷达，我们可在最大300米的距离外检测，区分追踪多个静止或移动的目标，即便目标相互间距离很近也能做到。这远远超出摄像头和激光雷达传感器的检测范围。

几何伙伴4D成像雷达复杂十字路口点云效果图；图片来源：几何伙伴

城市驾驶远比高速巡航场号复杂得多，要在这种环境下以最高70km/h的速度安全驾驶，汽车必须能够安全地避开拥挤的行人和突然闯入路面的宠物。高度精确的目标识别和分类显得至关重要。在L4级和L5级，完全冗余是一个必需选项。

出于这个原因，L4和L5汽车将会使用所有三种主要汽车传感器类型，包括提像头、雷达和激光雷达，集成在传感器组合中。鉴于高性能4D成像雷达能够帮助我们达到L3级，提高安全合规性，而无需每辆汽车使用多个激光雷达来提供冗余，因而它有利于OEM在传感和处理层上节省可观的成本。

我们认为，4D成像雷达有针对性地解决了传统毫米波雷达的性能短板，是毫米波雷达的主流发展方向，在ADAS系统中有望将毫米波雷达地位由边缘托举向核心。

“如何增加天线数量”是提升毫米波雷达性能的核心所在

市场上有四种主流的解决方案：1）标准MMIC芯片级联+MIMO（后文解释）；2）4D成像雷达专用芯片；3）软件算法赋能；4）超材料路线。目前市场上发布的4D成像雷达产品数量有限，但四条路线均有应用。

图表6：德州仪器AWR2243四级联设计方案

资料来源：德州仪器官网，中金公司研究部

图表7：大陆集团ARS540成像雷达

资料来源：赛灵思官网，中金公司研究部

图表8：Waymo第五代自动驾驶系统感知方案之雷达

资料来源：Waymo官网，中金公司研究部

4D成像雷达专用芯片

图表9：Uhnder开发的12T8(*2)R MMIC芯片比大拇指还小

资料来源：Uhnder官网，中金公司研究部

软件算法赋能

图表10：Oculii虚拟雷达孔径成像技术能够倍增虚拟通道

资料来源：Oculii官网，中金公司研究部

超材料路线

超材料是根据人们跟物理特性需要特殊合成的材料，具有天然材料所不具备的物理属性。超材料路线的代表厂商包括Metawave、Echodyne等，专注于天线材料方面的革新。以Metawave为例，其WARLORD产品采用超材料天线，通过控制电压可定向操控电磁波束，提高探测精度。

优劣势：超材料是为实现特定性能而量身定制的，因此性能较好。但是目前对超材料的研究仍处于实验室阶段，短期内仍较难实现商业化落地。

图表11：Metawave WARLORD雷达采用超材料天线

资料来源：Metawave官网，中金公司研究部

图表12：4D成像雷达四条路线优劣对比

资料来源：佐思汽研，中金公司研究部

4D成像雷达市场兴起，巨头资本积极拥抱布局推动行业发展

从市场动态看：标志性事件频出，巨头加速布局推动行业发展

2020年至今，4D成像雷达在各级别自动驾驶均落地了应用案例，且在资本市场出现了第一家上市公司，产业与资本两方面的发展使市场开始关注4D成像雷达。

落地L4级别Robotaxi场景。2020年3月，Waymo公布第五代自动驾驶感知系统，其中毫米波雷达升级为4D成像雷达，从架构、硬件、软件均为Waymo自主研发，周身搭载6颗。我们认为Waymo的应用标志着4D成像雷达首次走出实验室应用于车端，印证了毫米波雷达的未来迭代方向；

巨头积极布局4D成像雷达产品。

2020年9月，大陆集团联合赛灵思发布ARS540，该产品是全球首个可量产4D成像雷达产品并于2021年实现量产，我们认为这标志着4D成像雷达进入“量产纪元”；

2021年，博世、安波福、采埃孚等传统Tier-1厂商也纷纷推出4D成像雷达产品，海外传统Tier-1基本完成对4D成像雷达的布局；

2021年4月，华为推出高分辨4D成像雷达，公司预计于2022年下半年实现量产；

2022年1月，Mobileye在CES大会上发出“软件定义的”成像雷达产品，且其中振荡器、MMIC、处理芯片均为自研。Mobileye预测，软件算法将成为毫米波雷达性能提升的关键；

资本市场拥抱4D成像雷达。2021年10月，Arbe公司以SPAC方式在纳斯达克上市，成为首个上市的4D成像雷达初创公司。

图表13：4D成像雷达市场标志性事件时间轴

资料来源：各公司官网，中金公司研究部；注：灰框中为对应厂商的合作车企

从行业趋势看：智能化趋势确立，有望接替传统雷达加快车端渗透

图表14：Mobileye关于未来“激光雷达-毫米波雷达”子系统的构想

资料来源：Mobileye官网，中金公司研究部

目前4D成像雷达行业呈现怎样的格局？

整体市场尚处于发展初期阶段。从时间上看，自Waymo将感知系统中毫米波雷达升级为4D成像雷达以来，产品真正落地车端规模应用不过2年光景，传统Tier-1厂商也是在近两年刚刚布局4D成像雷达，时间尚短。从量产与定点情况看，当前市场上推出的产品数量十分有限，可量产的4D成像雷达产品更少，而宣布在新车型中搭载4D成像雷达的OEM厂商更是仅有宝马、通用、上汽、北汽等企业，市场仍在培育阶段。

技术路线仍未收敛。除超材料路线仍处于实验室阶段外，其余三条路线均具备短期内商业化的可能。我们认为，从不同技术路线的应用情况，我们也能一窥毫米波雷达市场在汽车智能化浪潮下所发生的变局。

“级联+MIMO”方案多是如大陆、博世、采埃孚等传统Tier-1厂商采用的方案，它们基于德州仪器、恩智浦、英飞凌等传统汽车芯片厂商业已成熟的技术和产品，通过级联方式迅速推出4D成像雷达产品，迎合了下游客户迫切的上车诉求，是市场最早落地定点的群体；

4D成像雷达专用芯片方案多是初创厂商选择的道路。我们认为这种策略能够避免初创企业与成熟企业的直接竞争；且这类厂商掌握核心技术，产品集成度更高、尺寸更小，有望令初创4D雷达厂商具备差异化优势。一级市场投资人亦更为青睐这类厂商；

软件定义雷达，算法“点石成金”。软件算法厂商的进入重塑行业格局，这其中不乏如Oculii的初创企业，还包括如Mobileye这样已具备一定工程能力的企业。

我们认为，当前4D成像雷达市场格局呈现“新旧并存，软硬兼施”的特点，不同厂商有望利用自身的比较优势推动整个行业繁荣发展。

图表15：4D成像雷达厂商布局梳理（海外）

资料来源：Qorvo，Invisens，各公司官网，汽车之家，融宝互联，中金公司研究部；注：数据时间截止2022年2月17日

本轮技术迭代中，中国与世界同步。根据我们的梳理，国内4D成像雷达产品于2021年密集发布，在之前也陆续有产品推出，与海外产品推出基本处于同一时间段。与海外厂商相比，我国在上游雷达芯片领域技术较为薄弱，如华为、为升科等厂商的产品均基于TI、NXP等海外传统厂商的标准芯片设计；不过可喜的是，本土企业同样突破了上游雷达芯片的技术瓶颈，并在国产4D成像雷达产品中有所应用。发展地看，本土企业背靠国内智能化需求饱满的市场，我们期待本土企业在产品端与上游元器件侧同时发力，充分受益国内智能化浪潮。

图表16：4D成像雷达厂商布局梳理（中国）

资料来源：Qorvo，Invisens，各公司官网，汽车之家，融宝互联，中金公司研究部；注：数据时间截止2022年2月17日

图表17：主要4D成像雷达产品性能对比

资料来源：各公司官网，中金公司研究部

相较传统雷达，4D雷达成本会显著上升吗？

传统毫米波雷达成本已经降至20-30美元附近。受益于量产后的成本摊薄以及制造工艺由GaAs（砷化镓）向SiGe（锗硅）、CMOS演进，传统毫米波雷达成本呈现下降趋势，目前处于20-30美元范围。据SystemPlus分析，部分高端产品由于具备视觉处理功能，成本仍在100美元较高水平。例如Veoneer MMRV1的视觉处理器成本占比约为26%，成本约为73美元。

图表18：传统毫米波雷达成本呈下降趋势

资料来源：SystemPlus，中金公司研究部

图表19：Arbe公司对2021-25年收入、销量预测

资料来源：Arbe官网，中金公司研究部；注：数据截至2021年3月

图表20：Arbe公司对4D成像雷达未来售价预测

资料来源：Arbe官网，中金公司研究部；注：数据截至2021年3月

降价受降本驱动，4D成像雷达企业毛利率有望维持高位。同样参考Arbe公司对未来降本情况的预测，公司预计4D成像雷达产品单位成本有望从307美元下降至37美元，与此同时毛利率水平维持在65%左右的高位。参考为升科平均45%的毛利率水平（近年降至35%），我们认为传统毫米波雷达厂商新开拓4D成像雷达业务，有望提升公司毛利率水平，增强盈利能力。

图表21：Arbe公司、为升科毛利率水平对比

资料来源：Arbe官网，为升科官网，中金公司研究部

图表22：Arbe公司对4D成像雷达未来降本趋势预测

资料来源：Arbe官网，中金公司研究部

4D雷达成本上下游产业链迭代发展

适应雷达迭代发展，产业链有何新变化？

半导体工艺：SiGe向CMOS演进

毫米波雷达的半导体工艺历史上有“SiGe（锗硅）取代GaAs（砷化镓）”与“CMOS取代SiGe（锗硅）”两次演进，与之相伴的是更高的集成度、更小的体积以及更低的成本。

GaAs向SiGe演进。采用GaAs工艺的毫米波雷达需配备7-8颗射频前端芯片、3-4颗基带芯片，成本高昂。2000年开始，SiGe工艺快速发展，基于SiGe工艺的毫米波雷达仅需3-4颗射频前端芯片、1-2颗基带芯片，成本下降、集成度提高，自2010年开始成为主流；

SiGe向CMOS演进。伴随摩尔定律不断推动，CMOS制程节点不断缩小，晶体管工作频率不断提高。当CMOS制程达到40nm后，其工作频率超过200GHz，满足汽车领域毫米波雷达工作频率的要求；制程达到10nm后，CMOS工作频率超过SiGe，开始逐渐取代SiGe。

CMOS相较SiGe，集成度更高、成本更低。满足车载毫米波雷达工作频率要求的CMOS工艺制程在40nm以下，近年来提升至10nm水平，集成度能达到较高程度，一颗芯片即可代替SiGe工艺所需3-4颗射频前端芯片，使得毫米波雷达产品成本进一步下降40%。CMOS工艺使雷达成本结构发生变化，射频芯片成本占比下降至18%，而数字芯片、后端处理的成本有所提升。

我们认为，提升4D成像雷达性能的重要途径之一是提升天线数量，CMOS凭借高集成度有望在增加天线的同时保持较低的成本，成为4D成像雷达采用的主流半导体工艺。例如德州仪器、恩智浦已分别推出的标准芯片AWR2243、TEF82xx分别采用45nm RFCMOS、40 nm RFCMOS工艺，赋能4D成像雷达产品。

图表23：CMOS与SiGe晶体管工作频率演进脉络

资料来源：加特兰官网，中金公司研究部

图表24：CMOS与SiGe晶体管工作频率对比

资料来源：Waldschmidt, C., Hasch, J., & Menzel, W. (2021). Automotive Radar: From First Efforts to Future Systems. IEEE Journal of Microwaves, 1(1), 135-148.，中金公司研究部

图表25：GaAs、SiGe、CMOS成本构成对比

资料来源：加特兰官网，中金公司研究部

信号处理：重要性提升，软硬件层面共同提高处理性能

随着CMOS的普及，射频前端成本有望进一步下降，信号处理将成为雷达成本中占比最大的部分。信号处理系统通过嵌入不同的信号处理算法，提取从前端采集得到的中频信号，获得特定类型的目标信息，是毫米波雷达稳定性、可靠性的重要环节。我们认为，信号处理性能可分别从硬件、软件两方面提高。

硬件层面：“DSP+FPGA”融合或成主流。毫米波雷达的数字处理主要通过DSP芯片或FPGA芯片实现。DSP（Digital signal processor，数字信号处理器）处理数字信号，具有低功耗、可编程化、高速、实时性等特点。而FPGA（Field programmable gate array，现场可编程门阵列）可由设计人员现场编程改变器件内部结构及逻辑单元实现各类功能，具备成品速度快、设计灵活、可并行计算等特点。我们认为，考虑到DSP芯片在复杂算法处理上具备优势，FPGA在大数据底层算法上具备优势，“DSP+FPGA”融合有望在4D毫米波雷达实时信号处理系统中普及应用。

软件层面：人工智能加持下一代毫米波雷达。根据安波福的估测，机器学习算法的应用能够将毫米波雷达探测距离延长50%，在200米外也能精确探测小物体。此外，机器学习还能提高对行人、非机动车辆的探测能力，构建行车环境三维图像，减轻多雷达之间的互相干扰。我们认为，边缘侧的机器学习能够丰富4D成像雷达输出的信息，以飨自动驾驶决策层深度学习。

图表26：毫米波雷达硬件变化：信号处理将成为核心环节

资料来源：Yole，中金公司研究部

下游应用：SLAM、车路协同等新应用推动多元成长

开辟不同应用场景，打开多元成长空间。除自动驾驶外，4D成像雷达凭借更优异的探测性能、更丰富的探测指标，在SLAM（Simultaneous localization and mapping，同步定位与建图）、车路协同、室内机器人等多个领域亦有应用空间。

我们认为，在自动驾驶之外开辟新的落地场景，有望打开4D成像雷达厂商新的业绩增长空间。此外，其他应用场景无需通过车规级认证，相关产品已能够商业化落地，有望较车载4D成像雷达更早创收，缓解厂商早期研发支出压力。

图表27：主要4D成像雷达厂商多元化布局梳理

资料来源：各公司官网，中金公司研究部

国内车载4D成像雷达市场有望较欧美更快落地

全球各地区的4D成像雷达市场均处于小批量导入阶段，渗透率有望逐渐提升。根据Frost & Sullivan预测，欧美4D成像雷达市场至2024年才初步成熟、形成量产，且4D成像雷达渗透率有望由2024年的1.3%提升至2030年的5%。我们认为该渗透率预测偏低，主要原因在于：

4D成像雷达首先由前向雷达渗透，再在角雷达中逐渐渗透。前向雷达主要用作车辆前方道路情况探测，行驶情况更加复杂，对毫米波雷达性能要求更高。我们认为4D成像雷达会首先替代前向雷达，而前向雷达与角雷达相比出货量较少，拉低4D成像雷达渗透率；

4D成像雷达首先在豪华车型或L4 Robotaxi中渗透。4D成像雷达较传统毫米波雷达价格较高，因此有望首先落地对价格不敏感的豪华车型或L4 Robotaxi中，例如Waymo采用6个4D成像雷达，Frost & Sullivan也认为4D成像雷达在L4级别自动驾驶中占比会快速提升。由于豪华车型、L4级别车型占比仍低，因此拉低4D成像雷达渗透率。

图表28：欧美地区毫米波雷达出货情况预测

资料来源：Frost&Sullivan，中金公司研究部；注：数据为Frost&Sullivan预测

图表29：欧美地区4D成像雷达各级别ADAS分布情况

资料来源：Frost&Sullivan，中金公司研究部；注：数据为Frost&Sullivan预测

我们认为，4D成像雷达在中国市场有望较欧美更快落地。2021年3月上汽R汽车推出ES33车型并宣布该车型将搭载采埃孚4D成像雷达；同时，Arbe公司预计首先于2Q22-4Q22在中国量产4D成像雷达产品后再于欧美市场生产。如此来看，中国已有车型明确搭载4D成像雷达，且2022年将率先有量产产品。我们预计，中国4D成像雷达市场有望于2022年形成。

关键假设思路：

各级别自动驾驶所需毫米波雷达假设。我们认为目前L1-L2级别车辆搭载毫米波雷达方案以1-3颗为主，但随着ADAS等级提升，单车毫米波雷达需求将增至5颗或以上；

4D成像雷达对毫米波雷达替代率的假设。我们认为4D成像雷达自2022年开始替代传统毫米波雷达，并首先替代前向雷达。我们对2022-25年综合替代率区分悲观、中性、乐观三种情况，在2025年分别有望达到3.2%、5.5%、8.3%；

价格与趋势。价格方面，我们参考大陆ARS540，认为当前前向4D成像雷达单价在2000美元左右；并参考当前前向雷达与角雷达价格差异，认为4D成像角雷达价格为1000美元左右。趋势方面，参考Arbe公司对4D成像雷达产品降价趋势的预测，我们估测2022-25年价格将分别下降80%、40%、25%、20%。

结论：

我们测算，2025年中国车载4D成像雷达市场规模，1）悲观情况下，将达到1.9亿美元，2022-25E CAGR达到34%；2）中性情况下，将达到3.6亿美元，2022-25E CAGR达到64%；3）中性情况下，将达到5.4亿美元，2022-25E CAGR达到88%。

图表30：ADAS渗透率假设