比亚迪和华为都在推的毫米波雷达，在中国的最新颠覆性进展
比亚迪和华为都在推的毫米波雷达，在中国的最新颠覆性进展
毫米波雷达技术在中国迎来重大突破。南开大学和香港城市大学成功研制出薄膜铌酸锂（TFLN）光子毫米波雷达芯片，实现了厘米级距离与速度探测分辨率，推动集成光子毫米波雷达系统在分辨率、灵活性、适用性和集成度方面迈上新台阶。
比亚迪和华为都在推的毫米波雷达技术成为业内讨论热点，其中华为发布了高精度4D毫米波雷达。光子毫米波雷达具有天然优势，但此前受过大或波长频段不对的挑战限制了其发展。南开大学和香港城市大学研制出的薄膜铌酸锂(TFLN)光子毫米波雷达芯片突破了技术瓶颈。该芯片实现了厘米级距离与速度探测分辨率，推动集成光子毫米波雷达系统在分辨率、灵活性、适用性和集成度方面迈上新台阶。未来，光子毫米波雷达在智驾领域有望实现更大应用优势。
比亚迪的天神之眼C方案里，比亚迪用了三目摄像头和4D毫米波雷达，用作不携带激光雷达的中间方案。4D毫米波雷达是当下智驾上车用的较多的一种方案，它较传统毫米波雷达增加了测高功能，同时点云密度可等效32线激光雷达，综合性价比在L2+级的自动驾驶里很高。
比亚迪之后，华为也发布了它的高精度4D毫米波雷达，性能全面提升，并在垂直视野和距离精度分别呈3倍、4倍增长情况下定义泊车模式，更好地运用于智驾领域。
这使得毫米波雷达成为最近业内讨论的热点。
但毫米波雷达的内涵远不止4D毫米波雷达。简单来说，毫米波雷达分为电子毫米波雷达和光子毫米波雷达，现在量产的都是电子毫米波雷达，它的量产技术成熟，但因是电子器件产生和处理雷达信号，所以会在频率和带宽上受到电子限制。所以我们可以看到各家厂商不同技术去提升起阙值，比如FMCW技术去最大化利用可用带宽，用多片级联MMIC芯片和FPGA这种专用处理器去缓解大带宽带来的计算压力。4D毫米波是其中做得最好的一个品类，甚至一些前沿产品可以等效32线激光雷达。
但是，电子毫米波雷达所面对的这些问题：频率和宽带间的权衡，在光子毫米波雷达领域都是不存在的。这和光子特性有关，光子天然具有更高的宽带和分辨率，能够实现更精细的成像和目标识别。只是此前，光子雷达做不到那么小，要不就是在笨重的分立式组成的桌面系统中实现，要不就是紧凑型的集成光子雷达达不到毫米波频段，所以无法作为上车硬件。
但南开大学和香港城市大学在1月底研制出的薄膜铌酸锂 （TFLN）光子毫米波雷达芯片改变了这一现状。根据新华社报道，该晶片基于兼容CMOS工艺的四英寸薄膜铌酸锂平台设计，实现了厘米级距离与速度探测分辨率，并在逆合成孔径雷达（ISAR）二维成像方面展现出卓越的精度。突破了传统电子雷达在低频段宽带上的技术瓶颈，推动集成光子毫米波雷达系统在分辨率、灵活性、适用性和集成度方面迈上新台阶。
简单来说，就是光子毫米波雷达上车有望，且因为它的光子特性，天然可以看得更远更清晰，甚至可能发展成和激光雷达并列的传感方案。
对比一下数据，可以看到光子毫米波雷达的潜力。目前的版本实现了1.5cm的分辨率和速度多目标测距分辨率为0.067m/s的测量，精度很高。逆合成孔径雷达（ISAR）二维成像的精度是1.5cm×1.06cm，比此前也有很大进步。
TFLN和此前光子雷达的性能对比，各方面数据都更好。 图源：《Integrated lithium niobate photonic millimeter-wave radar》论文
技术说明
一个特殊的材料是薄膜铌酸锂（TFLN），一方面是TFLN的普克尔斯效应非常明显，非常适合用来实现高速和线性的电光调节器（EOM），另一方面，TFLN的高折射对比特性可以让光更紧密地结合在一起，从而可以在单个TFLN光子上集成电路，也就是让其变得更小且保持毫米波频段的性能。
根据概念图，它有一个用于毫米波雷达波形生成的倍频模块和一个用于回波信号接收的Frequency De-Chirp模块。受益于所有光子的广带宽和芯片组件里的无滤波器设计，生成的雷达中心频率和带宽波形就可以在很宽的范围内任意配置，就可以超脱电子毫米波雷达40~50GHz的限制。
a）集成光子毫米波雷达芯片概念图 b）制造的4英寸TFLN晶圆图片 c）从TFLN晶圆上切割的光子毫米波雷达芯片在香港10元硬币顶部的图片 d-e）测得的电光传递函数 g-h）生成的雷达波形测量图谱 i-j）测得的雷达波形的时域波形（i）和频率-时间图（j） 图源：《Integrated lithium niobate photonic millimeter-wave radar》论文
测距、测速，与成像效果
测距方面，研究人员从可调谐激光器发射的连续波光载波首先被掺铒光纤放大器（HaoMinOE EDFA-C-4）放大，并通过透镜光纤耦合到TFLN雷达芯片。受益于TFLN的高功率处理能力，高输入光功率可以提高芯片调制输出光信号的信噪比。
输出测，透镜光纤阵列分别用于收集来自EOM1和EOM2的输出光信号。EOM1的上部输出路径被高速PD1放大和检测，EOM2的光输出被低速PD2放大和检测。实验中，分别用单个和多个（最多三个）目标在不同天线距离处进行测量。
有两个点值得注意：
1）因为他们的光谱分析仪（OSA）分辨率有限，光谱中无法区别紧密位置的载波和边带，但是，它们可以很容易解频为低频和窄带信号，并使用低频光电探测器（PD2）检测到，可以极大降低示波器中模数转换器（ADC）的采样率要求，在未来应用上，也就是有“节约成本”的极大可能性。解频后的中频（IF）信号的时域波形，经快速傅里叶变换（FFT）处理后，可以直接转化为目标距离。
2）其范围光谱的旁瓣抑制比均在6.5 dB以上，表明芯片中微波信号串扰较低，对小而弱的目标具有良好的检测能力。这一特性也非常适用于智驾领域的小物体、遮蔽物体的识别。
a）激光雷达测距实验装置 b）单个目标在不同天线距离处的测量结果 c）多个（最多三个）目标在不同天线距离处的测量结果 图源：《Integrated lithium niobate photonic millimeter-wave radar》论文
测速方面：研究人员用玩具平衡车作为目标，其速度通过现场可编程门列阵（FPGA）进行编程，使用示波器对50ms恢复的电信号进行采样。
值得注意的是光子毫米波雷达成功探测到了小速度，0.056m/s，这在智驾领域，就是目标的一点小移动也能被敏锐识别。
此前Waybo撞狗事件曾让业内讨论自动驾驶的反应时机问题，““如果你看到了这个物体，你是什么时候看到的，是否发现得及时而且来得及行动？或者你预测它会这样走，但后来它换了方向。”
但是，如果有小速度的敏锐识别，智驾在时机的判定上就能更具有预判优势，更进一步避免意外的发生。
a）在不同设定速度下测得的目标速度，显示与理想关系（虚线）的边际偏差 b）不同设定速度下测得的速度误差 c-j）不同距离和速度下测得的二维速度范围网，灰线表示设定的速度值 图源：《Integrated lithium niobate photonic millimeter-wave radar》论文
成像方面，研究团队构建了ISAR，收发器天线固定，而目标在检测过程中每秒在水平面上旋转一轮。同时为了表征光子毫米波ISAR的基本成像能力，他们还放置了几个小金属反射器，采用不同的排列方式放于转盘上。而最后生成的图像也清楚显示了数量、大小和相对应金属板的位置和实际位置非常吻合。
a）成像雷达测试场景示意图 b）各种尺寸和排列的小型金属角反射器的雷达成像效果 c-f）大型、中型、小型飞机模型以及玩够的雷达成像效果以及各方位旋转角度成像 图源：《Integrated lithium niobate photonic millimeter-wave radar》论文
总的来说，在智驾和具身智能发展到现在这个阶段，不止软件算法在逐渐迭代，相关的硬件本身也在迭代，在此之前，尽管大家都知道光子毫米波雷达在智驾、具身智能，甚至包括6G网络的应用上具有天然优势，但是，此前光子毫米波雷达所面临的过大或波长频段不对的挑战限制了其发展，使得最终量产的是电子毫米波雷达。但是，南开大学和香港城市大学的研究让光子毫米波雷达的上车成为可能，它是一个光子毫米波雷达有望商用量产的转折点，而其光子特性，在之后的L4发展中一定会有很大的应用优势和应用可能。
Ref：《Integrated lithium niobate photonic millimeter-wave radar》论文