朱玉龙YL
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英飞凌汽车中央架构雷达解决方案
从摄像头开始，把数据通过SerDes（Serializer/Deserializer）的方式进行传输以后，后续毫米波雷达，甚至有人探讨激光雷达的点云数据是不是也能集中传输处理。从这个层面来看，技术的发展是在两头，一头就是感知的精度，一头就是AI对世界模型的丰富和还有功能考虑冗余的强度。
算事前段时间我们参加的英飞凌的技术交流会，围绕毫米波雷达在自动驾驶时代的演进路径进行探讨。随着高速NOA、城区NOA逐步普及，感知系统的压力越来越大，而毫米波雷达正是这波升级的关键节点。
相比摄像头受光照影响明显，毫米波雷达在雨雾、夜间、逆光、沙尘环境依然稳定工作，因此在新的《组合驾驶辅助系统安全要求》落地背景下，前向雷达能力成为车厂竞赛重点。过去主流“三发四收/四发四收”更多用于基础AEB，如今锥桶识别、隧道协停等新场景对分辨率、点云密度、探测距离提出更高要求，雷达正在加速迈向八发八收，并在成本敏感的平台上逐渐成为激光雷达之外的性价比方案。
英飞凌的两条技术路线：
① TC45 + CTRX8188F 的“雷达边缘架构”
通过AURIX TC4x完成雷达信号处理，构建高分辨率八发八收方案，不依赖大算力SoC，适配中低端智驾与新国标需求。
② 原始数据雷达 + 中央计算架构
雷达仅输出原始ADC数据，经SerDes高速链路送至车端SoC处理，依托更大RAM、AI/ML模型进一步提升点云质量与融合能力，尺寸更小、功耗更低，并符合中央计算与SDV趋势。
用TC45路线满足主流，用原始数据路线面向未来，事实上毫米波雷达芯片国产芯片公司也做了很多的工作。感知部分你可以理解后续可以在中国本地全国产化。
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