随着智能汽车的智能驾驶水平的持续攀升，毫米波雷达技术，曾经因分辨率低而被边缘化，如今却在汽车智能化转型中崭露头角，成为关键角色。

我们将深入探讨雷达技术在汽车领域的复兴历程，详细分析其技术特性、应用场景的演变，以及与摄像头、芯片解密激光雷达等其他感知技术的融合趋势。通过剖析毫米波雷达技术的发展脉络。

Part 1汽车智能化浪潮中雷达技术的核心趋势分析

● 从边缘到核心：毫米波雷达技术的地位转变

在汽车技术的演进历程中，毫米波雷达技术的角色发生了翻天覆地的变化，由于分辨率相对较低，毫米波雷达在汽车感知技术领域并未得到足够的重视，其应用场景较为有限。

毫米波雷达已成为实现智能驾驶和自动驾驶功能不可或缺的关键组成部分。这种地位的转变，主要源于自动驾驶对环境感知精度、可靠性和多场景适应性的严苛要求。

在复杂的交通环境中，雷达能够在不同天气条件（如雨、雾、雪等）和光照条件下稳定工作，有效探测周围物体的距离、速度和角度等信息，为车辆决策系统提供了重要的依据。

毫米波雷达基于无线电波传播原理工作，通过连续无线电传输，利用频率随时间的变化模式，实现对目标物体的探测，毫米波雷达具有独特的优势。

其能够固有地检测多普勒或频移，从而精确计算物体的距离、方向和速度，这构成了车辆执行多项智能驾驶功能的基础要素。

毫米波雷达技术呈现出多样化的发展趋势，主要包括远程雷达（LRR）、中程雷达（MRR）和短程雷达（SRR）等类型，芯片解密功能细分使得雷达系统能够在车辆的不同位置和行驶场景中发挥针对性的作用，提升了整体感知系统的性能和可靠性。

● 远程雷达（LRR）：实现300米范围内的远距离物体检测，用于自适应巡航控制（ACC）和自动紧急制动（AEB）。

● 中程雷达（MRR）：覆盖150米范围，支持交叉路口预警和车辆靠近检测。

● 短程雷达（SRR）：聚焦车辆周边环境，用于盲点检测、车道变更辅助等功能。

传统毫米波雷达仅提供距离、方向和速度信息，而新一代4D成像雷达增加了高度维度，显著提升了目标识别能力。

与摄像头和激光雷达相比，4D雷达的最大特点在于能够生成更高分辨率的点云数据，从而有效区分车辆、行人和建筑物等物体，为自动驾驶提供更精确的环境感知。