上圖: Big Band Theory的Raj週五下課後要去上班
目前4D毫米波雷達有以下
- 方案
- 一是基於傳統CMOS雷達芯片，強調“軟件定義”，主要包括傲酷、Mobileye等；
- 二是將多發多收天線集成在一顆芯片，直接提供成像雷達芯片，如Arbe、Vayyar等；
- 傳統方案是將標準雷達芯片進行多芯片級聯，以增加天線數量，如大陸、博世、ZF等公司；
- 四是通過超材料研發新型雷達架構，代表廠家有Metawave等。
- “Mobileye推出成像雷達的意義與Arbe差不多，因為目前主流方式（包括博世、大陸、ZF的量產方案）都是傳統級聯方式，新型方案對傳統方式是否兼具成本和性能優勢有待觀察。
- 晶片
- 單片微波集成電路可以實現低噪聲放大器、混頻器、變頻器、功率放大器等功能，主要玩家包括STM, TI, NXP.
- 雷達數字信號處理，分為通用數字處理芯片和雷達專用處理芯片，目前提供專用雷達處理器的芯片廠商主要有TI, NXP, Infineon.
- 2018年, TI提出了4D成像毫米波雷达的概念, 推出FMCW 4D毫米波Turnkey solution. 有硬體廠商跟進.
優勢
- 成本僅為LiDAR的10%-20%
- LiDAR的成本目前RMB$幾千元降到幾百元，至少需要5年，所以4D成像毫米波雷達還很便宜.
- 但要是LiDAR成本降下來, 推估4D成像毫米波雷達將會喪失成本優勢.
- 或是功能不需要那麼好用到LiDAR.
面對的問題
- 車廠對4D毫米波雷達的需求不明確
- 這個問題感覺一直在server也是一樣, 市場一直搞不清楚到底需要的規格是什麼, 到最後解決方案是hyperscaler直接找代工廠組裝量身訂做. 感覺是新產品的必經過程, 關於這樣的未知科技, 不知最後贏家是誰, 該怎麼樣抓這一波, 沒辦法知道答案, 若是答案明確也就不重要了.
- 沒有對4D毫米波雷達的測試設備, 供應鏈尤其設備的生態鏈不成熟, 拖累研發量產時程. 以前水果剛上瀏海時也是為了這個炒一波ASM Pacific.
- 要想形成一個標準化、可規模量產的4D成像毫米波雷達產品, 可能還需要3-5年時間, 但是LiDAR價格一直往下
- 搞不清楚方案跟晶片的差別
- 搞不清楚為何昨晚Abre大漲
規格比較
- ADAS: 3發4收
- L3 (L2+自動駕駛): 12發16收
- 圖像雷達/ 7xGHZ為主流/24GHZ
- Intel Mobile eye與NXP有圖像雷達
- 台廠現在主要24GHZ, MTK, 環隆科技(40%+營收), 啟碁, 明泰
- 天線數量越多, 越需要處理器
- 射頻晶片為主/ 微處理器/ 微控制器/ 電源處理
- 預計晶片會越來越整合, 越來越少晶片
- 目前主流48通道（6發8收）, 向192個以上數量的通道邁進
- 華為的4D成像毫米波雷達288個通道12發24收, 甚至128發128收
- Mobile eye 48發48收, 軟體虛擬通道超過2000個.
- Arbe 48發48收，虛擬通道也超過2000個
- 安霸傲酷雷達4D成像毫米波雷達產品目前性能已與32線束激光雷達性能同等
概念股
- Abre投GF
- 搞不清楚市場預期是什麼, 新產業, 規格應用廠商都很亂
- 容易因為特斯拉的選擇影響波動, 但馬斯克常常變來變去, 增添波動
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