随着高级自动驾驶的快速发展，对环境感知的需求越来越高，当前无论摄像头还是激光雷达都开始朝着具备更高分辨率的方向快速发展。

 

　　例如车载摄像头，应用初期分辨率主要是30万像素，而现在L2车型已经大量应用200万像素摄像头，部分更高级别自动驾驶车型上采用的摄像头分辨率达到了800万像素，如蔚来ET7。激光雷达领域，为了实现更高的分辨率，相关企业也在纷纷着手高线束激光雷达的研发，并陆续投入应用，车载激光雷达的线束从16线直接向300线固态进展。

 

　　“在这样的背景下，毫米波雷达必然也要作出改变，才能更好地顺应自动驾驶发展。”郄建军指出。这里他所言的“改变”即是指向4D成像雷达迈进。

 

　　相较于普通毫米波雷达，4D毫米波雷达由于在传统的探测距离、方位以及速度三个维度信息的基础上，多出了高度一维信息，即具备测高能力，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成像雷达也有了大幅度的提升。据郄建军介绍，传统毫米波雷达FOV120度时的探测距离一般在200米以内，但4D成像雷达在同样视场角下，用于前向感知时，探测距离可达500米，而且雨雪雾尘全天候下，探测距离不受影响。同时，点云每个点都自带多普勒速度。这些特点决定了在和高清摄像头及激光雷达配合使用时，有其不可替代的独特优势， 甚至可在特定场景中取代激光雷达作为自动驾驶系统的主传感器。

　　比如在长城汽车联合傲酷雷达打造的无人物流小车上，就没有使用激光雷达，而是直接搭载了5个(1个主雷达+4个角雷达)4D成像雷达，实现对周边360°低速或静止行人、障碍物、小物体的识别跟踪并避障，同时用4D成像雷达做了SLAM定位导航、Freespace等原来只能用激光雷达做的事情。郄建军认为，随着ADAS和自动驾驶市场的高速发展，360度4D成像雷达配置将逐渐取代普通毫米波雷达的1R+4R，成为主流趋势。

　　而在此之前，传统毫米波雷达虽然因抗干扰能力强、速度跟踪敏感、可穿透雨雾尘、不受光线强度影响等特点，在ADAS领域占据了举足轻重的地位。但由于其角度分辨率低，难以检测横穿和静止目标，在L3及以上级别的自动驾驶系统中，存在明显的短板。

　　因为无法测高，不管地面的井盖、还是空中的路牌、立交桥等，毫米波雷达都会默认是地面障碍物，因此过去这些目标很多都会直接被系统过滤以避免误判引发事故。但实际应用中不可避免会碰到这种情况，即地面上真正出现障碍物，而视觉系统又没有检测出来，这时就很容易引发事故，如特斯拉此前发生的撞上白色侧翻货车的案例就很典型。

　　“但是升级到了4D成像雷达之后，这项技术在L3及以上自动驾驶系统中将大有可为。特别是在城区L3、AVP、无人物流小车等应用中，因为雷达对速度特别敏感，对于人车混杂，摩托乱穿、鬼探头等城区复杂场景十分实用，更重要的是，相较于激光雷达这项技术成本更低。”郄建军指出。“另外在车路协同场景中，通过与高清摄像头的融合，特别适合用于对大规模复杂十字路口和高速场景实现全天候、多方位监控和跟踪。”

　　在郄建军看来，以后低线束激光雷达没有必要了，对于辅助驾驶系统来说，4D成像雷达+高清摄像头就可以满足绝大部分的应用场景，而对于L3+自动驾驶，高线束激光雷达+4D成像雷达会成为标配。