当前汽车的毫米波雷达主要用于确定目标和发射点的距离、相对速度、方位等信息，所以汽车普通的雷达也叫3D毫米波雷达。而4D毫米波雷达不仅可以检测物体的距离、相对速度和方位角（球坐标系中的角度测量值），还可以检测物体高于道路水平面的高度。

在成像上，3D毫米波雷达图像是一团深颜色的东西，无法将周围的物体类似车辆、路边或行人等进行识别，主要获取的数据是物体的距离及速度，而4D成像毫米波雷达可以拥有立体探测能力和一定的边缘轮廓识别，另外还能够提供真实的路径规划，可以在300米以上的范围内创建道路的详细图像（类似于激光雷达的点云），因此在功能上4D成像毫米波雷达和激光雷达趋同。

目前的车载4D成像毫米波雷达多在48个通道（6发8收），有的雷达供应商也有在向192个以上数量的通道迈进，比如森思泰克的4D成像毫米波雷达STA77-8、大陆集团的4D成像毫米波雷达ARS540、傲酷的Eagle等，华为的4D成像毫米波雷达则有288个通道（12发24收），但其性能均相当于早期8-16线的激光雷达，而目前主流的激光雷达以达到128线。

在成像分辨率上，激光雷达优势明显，但4D毫米波雷达在成本和环境适应性方面，明显优于激光雷达。在雨雾天气的情况下，激光雷达的成像将会受到较大影响，而在这种情况下，4D毫米波成像雷达依然具有300米的探测距离。成本上，目前激光雷达的价格在500-1000美元，而4D成像毫米波雷达仅100-200美元。

• 一是基于传统CMOS雷达芯片，强调“软件定义的雷达”，主要厂家有傲酷、Mobileye等

• 二则是将多发多收天线集成在一颗芯片，直接提供成像雷达芯片，比如Arbe、Vayyar等

• 最传统的，则是将标准雷达芯片进行多芯片级联，以增加天线数量，比如大陆、博世、ZF等一众公司

• 四则是通过超材料研发新型雷达架构，代表厂家有Metawave等

04. 激光雷达技术路线逐渐清晰，前装量产推动成本不断下降，目前已下探至万元以内。

从激光雷达的成本角度出发，收、发模块、扫描系统、信息处理是激光雷达的主要部件，短期内激光器、光电探测器等收、发模块成本占比较高，而长期来看芯片将取代机械部件成为激光雷达的核心零部件，国内企业例如禾赛等凭借集成化优势，减少组件数量以降低成本，而华为采用前融合简化算法并广泛投资光电半导体Tier2，打通“生产-制造-产品-渠道”全产业链，实现降本。目前激光雷达普遍价格在500-1000美元，而2010年车规级激光雷达的价格高达8万美元，而华为智能汽车解决方案业务总裁王军表示未来实现激光雷达成本200美元，甚至100美元。

05. 激光雷达和4D毫米波成像雷达间的竞争在于降本速度和技术迭代速度，未来二者更可能是合作关系，真正被替换的是传统的3D毫米波雷达。

无论是激光雷达，还是4D毫米波成像雷达，目前均处于探索阶段，并未大规模上车，同时技术路线也存在争议。但OEM作为需求方，永远都是需求导向，对于激光雷达，大多数OEM的期望价格魏1000-2000元，而4D毫米波成像雷达，其形成标准化、可规模量产的产品则至少还需要3-5年的验证过程。对于二者谁成为智能驾驶汽车的主传感器，主要根据具体场景和需求配置，对于消费级L3的智驾需求，更低成本的4D毫米波成像雷达或许是更好的选择，而对于矿山、港口等对价格不敏感的L4\L5级的智驾需求，或许激光雷达依然是更好的方案。而传统的毫米波雷达相对4D毫米波雷达价格相近，在4D毫米波雷达大规模量产后，传统的毫米波雷达将被快速的替代。