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特斯拉被打脸?解读4D毫米波雷达芯片两大方向

2023/02/28
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“跳来跳去”的特斯拉,最终回归雷达路线

自动驾驶流派中,特斯拉一直死磕摄像头路线,坚决反对激光雷达的多传感器冗余路线。特斯拉创始人马斯克认为,激光雷达昂贵、丑陋,且没有必要,它就像是人身上长了一堆阑尾,阑尾本身的存在就基本是无意义的,如果还长一堆就太可笑了。

笔者也在2021年写过一篇文章《尴尬了,纯视觉路线特斯拉还能坚持下去吗?》讨论过这个事。

这里引用一小段:“2020年11 月12日,马斯克在答网友问的时候提了两个观点,一是再一次澄清特斯拉并非出于任何主观情绪不采用激光雷达,反例是SpaceX研发和应用了激光雷达来使龙飞船和空间站对接;二是再次就摄像头之外的自动驾驶传感器表态:波长低于4 mm的高精度毫米波雷达才是更好的选择。”

这里其实马斯克表现出了对毫米波雷达的倾向性。不过到了2022年初,已经有不少媒体宣布,从2022年2月中旬开始,特斯拉投放在北美市场的Model S和Model X将不再配备毫米波雷达。至此,特斯拉传感器方案从“8摄像头+1毫米波雷达+12超声波雷达”的多传感器方案减为“8摄像头”的纯视觉方案。

于是一大波行业媒体开始列出了这样的标题《彻底干掉毫米波雷达,特斯拉向行业宣战》。一时间,在知乎,在各大技术论坛,讨论特斯拉纯视觉方案的帖子急剧增加,核心观点就一个:特斯拉掌握核心科技,第一性原理牛逼,纯视觉方案才是未来的趋势,传感器冗余才是邪路。被事实毒打的笔者,只得摸了摸自己红肿的脸,低调做人。

不过到了2023年2月16日,推特博主Greetheonly公开了特斯拉HW 4.0硬件拆解分析,推测“Phoenix”新增选项预计将接入Arbe的4D毫米波雷达Phoenix,其同时猜测,该雷达或将搭载于特斯拉Model X等量产车型上。于是业界开始热议,特斯拉又要回归毫米波雷达路线。

针对这一新闻,笔者也找了业内专家咨询了一下,他们是雪湖科技的CEO张强以及研发总监田志明。为什么找他们咨询呢?因为雪湖科技一直帮助客户围绕赛灵思的FPGA提供算法支持。

这一次FCC官网出现了特斯拉申报的新款毫米波雷达,从主板上看到了赛灵思的Zynq 系列AP SoC,这款方案的特点就是高度灵活的可编程性,由双核ARM Cortex-A9 和1 个FPGA组成。不过雪湖科技CEO张强认为,目前这个毫米波雷达似乎不完全是FPGA方案,而是由一家以色列公司Arbe提供的ASIC芯片,需要FPGA配合实现一些功能。“这块芯片整体的研发的时间应该是在三年之前。”

雪湖科技是入选赛灵思全球合作伙伴的中国企业,同时多年来一直帮助客户在FPGA平台上实现算法的硬化。针对毫米波雷达客户,雪湖科技帮助构建一套毫米波雷达的算法仿真平台,提高客户的算法研发效率,也帮助他们快速实现量产落地。

赛灵思车规级产品路线图

据介绍,面向汽车市场,赛灵思可以提供从28nm工艺的FPGA、Zynq SoC,16nm的Zynq UltraScale+ MPSoC 7EV 和11 EG,以及7nm工艺的Versal ACAP,可以应用于智能网联汽车的舱内体验(DMS、3D环视等)、ADAS(ICMS、前端摄像头、自动泊车、域控制器)以及高级自动驾驶(中央计算、下一代前端摄像头)等各个领域。而本次曝光的Zynq系列AP SoC就是Zynq xa7020。

毫米波雷达产业链,来源:ITTbank

作为毫米波雷达的核心器件——雷达芯片,一般主要分为射频的发射、接收芯片和基带处理芯片。雷达芯片在整个雷达产品中不仅成本占比大(目前占到毫米波雷达总成本的70%),同时由于在雷达中属于上游技术,毫米波雷达芯片向来是巨头的战场。站在这些毫米波雷达巨头背后的,是英飞凌恩智浦NXP、飞思卡尔、意法半导体德州仪器等芯片巨头。

从技术上来讲,4D成像毫米波雷达是必然趋势,有能力做4D毫米波雷达的厂商基本都在做4D成像毫米波雷达。即便是博世这样的巨头,也在日前急忙推出了第五代至尊版毫米波雷达,试水4D赛道。

4D毫米波雷达两大方向:DSP路线和FPGA路线

目前汽车毫米波雷达行业主要有两种方式实现4D雷达量产(还有超材料技术的路径,但量产难度较大),一种是基于NXP、TI等传统雷达天线及芯片方案商提供的标准方案。一种是类似Arbe、Mobileye自研芯片。从公开信息看,目前可选芯片方案主要有TI、恩智浦、赛灵思、Arbe等少数几家。其中按芯片种类可以分为DSP路线和FPGA路线两种。

DSP路线的代表者是TI。在传统毫米波雷达芯片领域,NXP和英飞凌几乎垄断了这个市场。但是在4D成像雷达市场,TI则成为了推动者。德州仪器于2016年曾推出基于CMOS工艺的高集成度77GHz毫米波雷达传感器AWR1642系列,欲打破恩智浦和英飞凌两家企业对传统毫米波雷达芯片的垄断格局,但事与愿违。在洞悉到毫米波雷达要获得更高角分辨率,就要增加天线数量这一需求后,德州仪器于2018年推出基于AWR2243FMCW(调频连续波)单芯片收发器的4片级联4D毫米波雷达全套设计方案。历经AWR1642、AWR2243两代产品后,TI已站稳了成像雷达的脚跟。除德国大陆汽车,中国乃至全球大部分的4D成像毫米波雷达基本都是基于TI的级联方案,有追求低成本的2片级联,有追求性能的4片级联。还有家以色列的初创公司Vayyar自己开发关键的收发器芯片,华为的12发24收4D成像毫米波雷达似乎是采用自己做的芯片,应该是4片3发6收的收发器级联而成,但也有说法可能是德州仪器的AWR1642六片级联而成。

相对TI而言,NXP在2022年初才在CES上宣布量产S32R45成像雷达芯片,同时推出了S32R41新产品。S32R41处理器的推出为业界带来了首款专为L2+自动驾驶应用量身定制的16nm雷达处理器。

2022年初,全球知名毫米波雷达芯片提供商恩智浦在CES上宣布S32R45成像雷达芯片量产,同时推出了S32R41新产品。S32R41处理器的推出为业界带来了首款专为L2+自动驾驶应用量身定制的16nm雷达处理器。这两款处理器可满足L2+级至L5级的自动驾驶需求,用于构建4D成像雷达,实现360度环绕感知。

FPGA路线的代表者是赛灵思。德国大陆采用FPGA来作为4D雷达的芯片方案。德国大陆在2016年开始研发4D成像毫米波雷达时,选用的芯片方案为恩智浦的S32R274,但该芯片无法让雷达小型化,最后选用赛灵思的Zynq UltraScale+RFSoC系列FPGA。

该芯片方案发布于2019年2月21日,专为射频领域设计,第二、三代Zynq UltraScale+RFSoC具有更高的射频性能及更强的可扩展能力,分别最高支持到5GHz和6GHz,从而满足新—代5G部署的关键需求。同时,还可支持针对采样率高达5GS/S的14位模数转换器ADC)和10GS/S的14位数模转换器(DAC)进行直接RF采样,二者的模拟带宽均高达6GHz。

为什么4D毫米波雷达要用FPGA方案呢?

雪湖科技跟国内很多4D毫米波雷达厂商进行过交流或合作。雪湖科技CEO张强表示,当毫米波雷达从3D转为4D后,带来显著变化,是射频前段后的数字信号处理部分算力需求大大增加,而算力的增加就导致原本用DSP方案来做的厂商,如TI、NXP等算力不够用。这种情况下,雷达厂商为了快速进行算法验证,就会选择在FPGA芯片来进行开发,而FPGA的算力可以支持4D毫米波雷达的量产。比如德国大陆最早就是用NXP的芯片,后来发现算力不够才转到赛灵思的FPGA。

由于ASIC的算法是固化的,没办法根据算法变化来进行调整。当然有人说,我为什么不等到算法固化以后,直接做ASIC呢?那是因为目前很多的应用场景,需要经过5年、10年甚至更长时间的迭代,才能真正把算法的潜力研究透彻。在这种情况下,FGPA的窗口期和生命周期会变得更长。张强认为目前至少在4D毫米波雷达领域,还是处在一个野蛮生长的阶段,不同的厂商对于算法有不同的需求,短时间内ASIC可能没办法满足所有客户的差异化需求。

当然,国内FPGA的开发相对来说比较小众,门槛也较高,因此需要一个中间的生态位来帮助客户将算法硬化到FPGA上,雪湖科技就充当了这样一个中间角色。

点评:特斯拉“打脸”行为对产业链的影响?

如果把毫米波雷达产业链拆开来看。在射频数字前段部分,目前仍然是TI、NXP主导。但也开始出现很多的创业公司,开始使用自己的射频数字前段方案。比如国内出货TOP3内的一家新能源车厂,他们的4D毫米波雷达产品就开始选择国产的射频前段与TINXP进行对比,并同步进行研发。这一部分开始逐渐的出现国产替代,有可能未来国内的车企都有一定的国产化率的要求。据了解,类似于加特兰、苏州毫米波这样的公司性价比都很不错。

雪湖科技CEO张强认为,未来两年国内的4D毫米波雷达主流配置将集中在4级联,12发16收的配置;或者2级联,6发8收的配置。至于毫米波雷达是否最终取代激光雷达,需要考虑最终双方的成本相差情况,以及车厂的定位。

“我的理解马斯克之前说不要雷达,应该特指的是激光雷达。”张强认为,按照特斯拉的体量和能力来说,它需要4D毫米波雷达的成本不能太高。与其说是特斯拉在切换技术路线,不如说是在进一步增强原有的技术路线。在4D毫米波雷达的辅助下,以往一些极端天气情况下,可以帮助纯视觉方案更好的进行精确的操控。

不管怎么说,特斯拉这次的“打脸”行为对整个雷达产业链来说也算是皆大欢喜的事情。张强认为,国内的主机厂和tier1针对毫米波雷达,特别是4D毫米波雷达的开发进度和节奏一定会明显加快。雪湖科技研发总监田志明也表示,目前越来越多的客户在内部加快推动4D毫米波雷达的量产,同时对于下一代4D毫米波雷达的预研,不管是投入速度还是力度,都更加坚决。

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