智驾能力边界的不断抬升，对于传感器的要求仍在增加。

去年至今，不管是端到端，还是大模型，本质上并没有解决摄像头（视觉感知）的物理性能缺陷；激光雷达处于成本下降区间，安全冗余作用明显，但对于恶劣天气、穿透能力以及抗干扰性仍存在劣势。

而毫米波雷达“全天候全天时”工作的能力恰恰是最好的补充；同时，随着4D成像雷达技术的成熟，也解决了过去一直存在的目标识别精度有限、分辨率低以及高程探测能力有限等问题。

尤其是，高阶智驾进入搭载车型价位“下沉”普及的关键时间点，传感器配置方案的变化，也同样处于新的拐点。从目前车企的搭载配置情况来看，短期内，激光雷达的成本依然无法满足20万元以下车型的大面积普及。

即便是比亚迪这样的行业巨头，在本轮高阶智驾普及战中，配置激光雷达的天神之眼B版本仅限于腾势及比亚迪品牌的中高端车型，覆盖车型价位主要在20万元以上。按照高工智能汽车研究院给出的数据，2024年比亚迪在国内交付的新车，20万元以上的占比不足10%。

而对于搭载纯视觉或视觉+传统3D雷达的高速NOA方案，依然存在不少的问题。部分核心功能的感知性能指标还有进一步提升空间。

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，并明确了核心应用场景：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%；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。

目前，国内市场包括理想、长安、蔚来（旗下乐道）等品牌已经率先实现4D雷达的规模化上车。其中，蔚来NT3全平台车型都将全系标配4D雷达，最远检测距离能达到370米。此外，华为尊界S800搭载的三颗分布式毫米波雷达矩阵，也可能是4D技术路线。

按照官方介绍，4D毫米波雷达绝无仅有的全天候、穿透特性，加持高精度俯仰分辨率，为典型场景痛点如“行人鬼探头”、“雨雾天气下感知能力下降”、“异形车识别失败” 提供兼顾安全与性价比的技术解决方案。

此外，按照华为的介绍，分布式架构则进一步提升性能。感知能力超过现有的4D毫米波雷达，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%。

目前，已经上车的4D成像雷达，大多数都是采用FPGA（或其他SoC）作为端侧的大数据处理，成本高昂。而，相比而言，卫星架构的雷达本身不需要这种额外增加成本处理能力。尤其是点云数量的大幅增加，卫星架构可以充分利用域控制器的算力冗余，用于目标检测、分类和跟踪的高级算法。

按照业内企业给出的数据，分布式架构可以使雷达传感器体积缩小70%，重量减轻30%，同时，也更有利于未来对传感器的OTA升级。同时，这种架构的优势还在于，更能够适应未来车端硬件可插拔的概念，降低不同平台车型的开发周期以及上车适配成本。

本周，高工智能汽车研究院监测数据显示，即将在今年量产的小米第二款车型-小米YU7也将首次搭载国产4D毫米波雷达方案。其中，前向采用海康汽车（森思泰克）的STA77-6-B高分辨率4D前向雷达。

按照此前的官方介绍，STA77-6为两片级联架构，6T8R，此前已经搭载于理想品牌车型，角度分辨率2°，探测距离达到300米；高阶版本的STA77-8则为四片级联架构，12T16R，此前搭载于深蓝车型，提供0.7°（水平）x 2°（纵向）的角分辨率，探测距离高达350米。

“成像雷达已经引发了市场的高度关注。与此同时，我们也发现市场对实现最佳性能的成像雷达有强烈需求。”法雷奥认为，从去年的行业进展来看，4D雷达的成本大幅下降，预期将带动市场真正起量。

而在高工智能汽车研究院看来，随着中国主流智能化车型陆续上车4D雷达，示范效应正在快速发酵。尤其是高阶智驾技术的普及、L3级自动驾驶的商业化落地预期凸显，成本压力也在持续上升。

赛恩领动联合创始人兼CEO李旭阳表示，L3级及以上级别的自动驾驶中，需要多传感器冗余，视觉、激光雷达与4D成像雷达可以成为“兄弟”；但L2级（包括L2＋）的传感器配置，受制于成本压力，激光雷达和4D成像雷达是竞争关系，肯定要掰手腕。

去年，Mobileye同样放弃了激光雷达的自研，转而加大力度推动4D成像雷达的量产。基于自研SoC和雷达数据算法，这款4D雷达可提供超过400米范围的4D图像、140度的中距视场和170度的近距视场。

此外，传统雷达的行业巨头，也在不断迭代技术。去年，安波福正式亮相由中国本土团队主导开发、搭载国内首颗一体式集成雷达芯片的第七代4D毫米波角雷达，并采用了业界首款空气波导天线方案。