智驾感知的新变化，正在加速。
本周，华为尊界技术发布会，率先亮相分布式毫米波雷达架构设计方案。相比于传统的雷达设计架构完全依赖端侧数据处理，分布式架构对信号处理采取“轻”端侧，“重”域集中处理的新模式。
这意味着，后续雷达感知和处理算法软件层面可以实现统一管理，并方便后期的软件和算法升级。同时，分布式架构可以更有效融入集中式电子架构，能够实现更加强大的功能。
以华为给出的官方数据显示，3个前向分布式毫米波雷达，形成的分布式雷达矩阵，感知能力得到进一步提升；比如，在雨雾天高置信度探测距离提升60%，侧前方Cut-in目标感知时延下降40%。
从技术角度来看，传统的端侧雷达信号处理，容易导致很多细节信息在前端被处理和过滤，尤其是中央数据融合的情况下，由于缺少毫米波雷达相对底层的信息，导致无法形成更加完整环境信息的理解。
同时，分布式架构设计，可以基于软件的同步与协调，将多个雷达的天线通过虚拟化等效成一个更大孔径的天线，从而实现探测分辨率和探测距离的进一步提升，以及对相近多个目标的有效分离。
此外，由于域控/中央处理单元的AI算力持续提升，尤其是对于4D成像雷达而言，集中式的底层点云数据处理，可以最大程度发挥效能，实现更加智能化的功能、更加强大的目标识别和跟踪能力。
而对于毫米波雷达来说，更大的利好，来自高阶智驾的普及（搭载车型价位的进一步下探），以及视觉感知技术迭代升级对激光雷达的刚需正在被不断弱化。
本月初，比亚迪发布全民智驾战略，品牌旗下全系车型将搭载高阶智驾技术，其中，最低版本—天神之眼C（三目摄像头+5颗毫米波雷达）首批上市21款车型，覆盖7万级到20万级。
此外，增配激光雷达的天神之眼B和A，也都搭载了5颗毫米波雷达。这意味着，和激光雷达相比，毫米波雷达的成本优势依然突出，并且可以与摄像头配合实现高速NOA的功能普及。
尤其是智驾市场从基础的入门级L2开始进入高速NOA的进化窗口期，芯片算力的加持再搭载毫米波雷达（3R或5R）已经可以满足场景感知的需求。而即便是更高阶的城区NOA，同样如此。
高工智能汽车研究院监测数据显示，2024年中国市场（不含进出口）30万元以上新能源乘用车交付141.08万辆，其中，高速NOA标配（含选装免费赠送）搭载率已经超过60%。
相比而言，占据交付量接近9成的30万元以下市场，高速NOA标配搭载率仅为10.57%。而从去年开始，包括小鹏、蔚来、零跑、长安、吉利等品牌都在主攻上述价位区间市场。
其中，蔚来旗下子品牌—乐道的首款车型L60，就首次启用了4D毫米波雷达，并拿掉了价格不菲的激光雷达。本质上，这也是为了满足30万元以下主力消费市场的车型成本约束。
而作为国内首家规模化上车激光雷达的新势力，小鹏汽车已经开始全面转向「纯视觉+毫米波雷达」的低成本传感器架构。以去年底上市的全新车型P7+为例，成为国内首款取消激光雷达配置的全系标配城区NOA车型，但仍保留了3颗毫米波雷达。
在小鹏自动驾驶负责人李力耘看来，L4级自动驾驶系统是需要一个激光雷达，但「它并不是一个城市领航的必须的东西」，去掉激光雷达，高阶智驾可以进入到更低价格区间，获得更多用户。
此外，毫米波雷达供应商也在持续优化迭代技术方案。
去年4月的北京车展，华为正式发布全新一代高精度4D毫米波雷达（上一代几乎夭折），这被视为在过去三年时间里，激光雷达与4D成像雷达博弈的结果。
从产品性能来看，华为也重新精准定位了应用场景：高速和城区快速路支持超远距离探测，相较于传统雷达可提升35%，看得更远；成像精度更高，看得更准，在城区混行和泊车时更具底气。
同时，针对高速NOA，传统雷达在高速行驶时探测距离仅为210米，而高精度4D雷达探测距离达到280米（部分厂家的参数更是超过300米），可提前识别目标，这解决了前向感知的刚需。
此外，传统雷达不支持泊车模式，高精度4D雷达则可以支持泊车模式，垂直视野可达60°，3倍提升，距离精度5厘米，提升4倍，可识别高处和小障碍物。
同时，更多的中国本土供应商也在加码产品迭代。
