混频和主频怎么用,混频和主频是什么意思,混频和主频能一起调节吗,混频之后的频率是多少

混频主频怎么用（计算机行业深度研究：汽车智能化与工业数字化专题（上））？生活中难免会有各种各样的问题，如果你对这个不了解，一起来学习。

计算机行业深度研究：汽车智能化与工业数字化专题（上）,下面一起来看看本站小编未来智库给大家精心整理的答案，希望对您有帮助

（报告出品方/作者：国信证券，熊莉）

环境感知+车身感知+网联感知组成车载感知系统

整个车载感知系统主要包括环境感知、车身感知与网联感知三大部分。其中，（1）环境感知：主要负责车辆从外界获取信息，如附近车辆、车道线、行人、建筑物、障碍物、交通标志、信号灯等，主要包括四大类别的硬件传感器车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达；（2）车身感知：主要负责车辆对自身状态的感知，如车辆位置、行驶速度、姿态方位等，主要包括惯性导航、卫星导航和高精度地图；（3）网联感知：主要负责实现车辆与外界的网联通信以此来获得道路信息、行人信息等，主要包括各类路侧设备、车载终端以及V2X 云平台等。

四大硬件传感器是自动驾驶汽车的眼睛，是环境感知的关键。车载传感器主要包括车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达四大类。自动驾驶汽车首先是对环境信息与车内信息的采集、处理与分析，这是实现车辆自主驾驶的基础和前提。环境感知是自动驾驶车辆与外界环境信息交互的关键，车辆通过硬件传感器获取周围的环境信息，环境感知是一个复杂的系统，需要多种传感器实时获取信息，各类硬件传感器是自动驾驶汽车的眼睛。

当前自动驾驶正处在 L2 向 L3 级别跨越发展的关键阶段。其中，L2 级的ADAS是实现高等级自动驾驶的基础，从全球各车企自动驾驶量产时间表来看，L3级别自动驾驶即将迎来大规模地商业化落地。

随着自动驾驶级别的提升，单车传感器的数量呈倍级增加。预计自动驾驶【【微信】】 级需要 10-20 个传感器，Level 3 级需要 20-30 个传感器，Level 4-5级需要40-50 个传感器。

【【微信】】 级别：通常具有 1 个前置远程雷达和1 个摄像头，用于自适应巡航控制，紧急制动辅助和车道偏离警告/辅助。2 个向后的中程雷达可实现盲点检测，外加 4 个摄像头和 12 个超声波雷达则可实现 360 度视角的泊车辅助功能。预计【【微信】】 的总传感器数量约为 10-20 个左右。

Level 3 级别：在 【【微信】】 配置的基础上，外加1 个远程激光雷达，由于主动距离测量，激光雷达还具有高分辨率，广角和高精度的特点，这对于检测和分类对象或跟踪地标以进行定位将是必需的。对于高速公路领航系统（Highwaypilot）应用，通常会额外增加 1 颗后向的远程激光雷达。预计会使用6-8个摄像头，8-12 个超声波雷达和 4-8 个毫米波雷达，以及1 个激光雷达，因此，预计 Level 3 的传感器总数量会在 20-30 个左右。

Level 4-5 级别：通常需要多种传感器进行 360°视角的交叉验证，以消除每种传感器的弱点。预计会使用 8-15 个摄像头，8-12 个超声波雷达和6-12个毫米波雷达，以及 1-3 个激光雷达，因此，预计用于Level 4 至5 的传感器总数量会在 30-40 个左右。

从本次广州车展来看，各家新车型均搭配多个激光雷达，以此来提前布局高阶自动驾驶，哪吒 S 配置了 3-6 颗混合固态激光雷达，售价在30 万以上的新车型普遍搭配了支持 L3-L4 级自动驾驶所需要的各类传感器（2+颗激光雷达、12 颗超声波雷达、7-10 颗高清摄像头、5+颗毫米波雷达）。以蔚来ET7 为例，共搭载了多达33 个高精度传感器，包括 1 个超远距高精度激光雷达、11 个800 万像素高清摄像头、5 个毫米波雷达、12 个超声波传感器、2 个高精定位单位、1 个V2X 车路协同感知系统和 1 个 ADMS 增强主驾感知，较蔚来 ES8 的25 个传感器还多了8个。

各国政策不断刺激，助力高阶辅助驾驶 ADAS 快速落地。美国在2011 年开始就强制所有轻型商用车和乘用车搭载 ESP 系统，欧盟从2013 年开始强制安装重型商用车搭载 LDW、AEB 等功能，日本从 2014 年强制要求商用车搭载AEB 系统，2019年欧盟与日本等 40 国达成草案，将于 2020 年起全部轻型商用车和乘用车强制安装AEB 系统。中国自 2016 年开始出台各项政策，逐步强制商用车搭载LDW、FCW、LKA、AEB 等 ADAS 功能。

各国新车测试标准不断增加对主动安全 ADAS 功能的权重。NCAP（NewCarAssessment Program，新车测试项目）是测试机构对新车型的车辆安全水平进行全面评估，并直接面向公众公布试验结果。NCAP 是民间组织，不受政府机构组织控制。碰撞测试成绩则由星级表示，共有五个星级，星级越高表示该车的碰撞安全性能越好。在部分国家，AEB 等系统已经成为五行评级的必备条件。从各国NCAP的路线图能够看出，美国 NHTSA 从 2011 年就将 LDW、FCW 等指标纳入加分项，美国 IIHS 从 2014 年开始将 FCW 和 AEB 规定为最高评级的必备条件，欧盟Euro-NCAP从 2014 就将 AEB 纳入评分体系，并不断增加测试场景，中国C-NCAP 从2017年首次纳入 AEB 测试。各国对各类 ADAS 辅助驾驶系统的重视程度不断提升，带动高阶辅助驾驶的全面落地。

（1）激光雷达：是 L3 级以上自动驾驶的必备传感器

激光雷达，即（LiDAR, Light Detection and Ranging），是一种通过发射激光束来测量周围环境物体的距离和方位的方法。激光雷达主要由发射模块、处理模块和接收模块组成，其工作原理是向目标发射探测信号（激光束），然后将接收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发射信号进行比较，做适当处理后，就可获得目标的有关信息，如目标距离、方位、高度、速度、姿态及形状等参数，从而对障碍物、移动物体等目标进行探测、追踪和识别。激光雷达是当下已知的车载雷达中探测距离远，角度测量精度极高的一种。激光雷达可以准确的感知周边环境的三维信息，探测精度在厘米级以内。激光雷达能够准确的识别出障碍物具体轮廓、距离成 3D 点云，且不会漏判、误判前方出现的障碍物，激光雷达普遍的有效探测距离也更远。与毫米波雷达和摄像头相比，激光雷达具备高分辨率、远距离和视角广阔等特性。

激光雷达诞生于 1960 年，起初用于科研及测绘项目，全球首个车规级激光雷达在 2017 年实现量产。1960 年美国休斯实验室的西奥多・梅曼发明了人类历史上第一台激光器，随着激光器的发展，激光雷达逐渐发展起来。早期激光雷达主要用于科研及测绘项目，进行气象探测以及针对海洋、森林、地表的地形测绘。2010年，Neato 公司把激光雷达安在了扫地机器人上面，推出了Neato XV-11，Neato公司将单个激光雷达的成本控制在 30 美元以内，解决了激光雷达的量产难题，打开了激光雷达在民用市场的空间。 而车载雷达的发展历史可以追溯到 21 世纪初，在2007 年，美国国防部组织的DARPA 无人车挑战赛上，参赛的 7 只队伍，就有 6 只安装了【【微信】】 的激光雷达。2010 年 Ibeo 公司同法雷奥合作进行车规化激光雷达SCALA 的开发，SCALA为基于转镜架构的 4 线激光雷达，在 2017 年成为了全球第一款车规级激光雷达，SCALA并在当年搭载在全新的奥迪 A8 上。

智能驾驶将是未来五年激光雷达市场的主要增长动力。根据Yole 的预测，2019年全球激光雷达市场规模约为 16 亿美金，预计到2025 年全球激光雷达市场规模将达到 38 亿美金，年复合增长率约为 20%。按照各细分应用板块来看，智能驾驶场景未来五年的复合增长率将超过 60%，将会为整个激光雷达市场提供18亿美金的增量，预计到 2025 年，智能驾驶场景将占到整个激光雷达市场规模的50%，成为激光雷达市场的主要增长动力。此外，各种工业及服务机器人对激光雷达的需求也在快速增长，也将带动整个激光雷达市场规模持续扩大。

激光雷达是车载摄像头与毫米波雷达的有效补充，将是L3 级及以上自动驾驶的必备传感器。从工作原理来看，激光雷达发射的光波的频率比微波高出2-3个数量级，因此激光雷达具有极高的距离分辨率、角分辨率和速度分辨率，因此测量精度更高，获得信息更为立体，同时，由于激光波长短，可发射发散角非常小的激光束，可探测低空/超低空目标，抗干扰能力强。即便是纯视觉的方案从效果上能够一定程度代替激光雷达的自动驾驶方案，但是对于高阶自动驾驶而言，安全驾驶是其重要的一步，在感知环节的传感器冗余能够有限提升车辆的安全冗余，激光雷达将是 L3 及以上自动驾驶的必备传感器。

ToF 激光雷达是当前的主流，未来 ToF 与 FMCW 会共存。按照探测方式来分，分成了非相干测量（脉冲飞行时间测量法 ToF 为代表）和相干测量（典型为FMCW调频连续波）。ToF 与 FMCW 能够实现室外阳光下较远的测程（100~250m），是车载激光雷达的优选方案。ToF 是目前市场车载中长距激光雷达的主流方案，未来随着FMCW 激光雷达整机和上游产业链的成熟，ToF 和 FMCW 激光雷达将在市场上并存。

混合固态方案作为当前市场的过渡期预计将存在 5 年以上，终极形态的激光雷达会是低成本、高度芯片化的产品。

固态激光雷达是终极形态，混合固态 MEMS 等方案短期内会是主流。机械式激光雷达技术本身成熟，但具有成本较高、装配调制困难、生产周期长，且需要持续旋转，机械部件的寿命较短，一般在1-2 年，很难应用在规模量产车型上。MEMS 混合固态激光雷达一方面具有尺寸小、可靠性高、批量生产后成本低、分辨率较高等优势，另一方面也存在信噪比低、有效距离短、视场角窄、工作寿命较短等缺点。MEMS 方案是当下车用激光雷达量产的最优解，但是 MEMS 微振镜扫描角度小、振动问题与工作温度范围，过车规也存在挑战。固态方案不用受制于机械旋转的速度和精度，可大大压缩雷达的结构和尺寸，提高使用寿命，并降低成本。

芯片化将会是激光雷达的架构趋势。当前大部分ToF 激光雷达产品采用分立器件，即发射端使用边发射激光器 EEL 配合多通道驱动器、接收端使用线性雪崩二极管探测器（APD）配合多通道跨阻放大器（TIA）的方案。但分立器件仍存在零部件多、生产成本高、可靠性低等问题，芯片化架构的激光雷达可将数百个分立器件集成于一颗芯片，在降低物料成本的同时，省去了对每一个激光器进行独立光学装调的人力生产成本。此外，器件数量的减少，可以显著降低因单一器件失效而导致系统失效的概率，提升了可靠性。芯片化架构的激光雷达是未来的发展方向。

激光雷达的成本构成。激光雷达本质是一个由多种部件构成的光机电系统，光电系统包括发射模组、接收模组、测时模组（TDC/ADC）和控制模组四部分构成，其中，光电系统成本约占激光雷达整机成本的 70%。

激光雷达上游产业链主要包括激光器和探测器、FPGA 芯片、模拟芯片供应商，以及光学部件生产和加工商。激光器和探测器是激光雷达的重要部件，激光器和探测器的性能、成本、可靠性与激光雷达产品的性能、成本、可靠性密切相关。激光器主流供应商有欧司朗、艾迈斯半导体、鲁门特姆，探测器主流供应商有滨松、安森美、索尼等。FPGA 通常被用作激光雷达的主控芯片，主流供应商有赛灵思、英特尔等，除了 FPGA 之外，也可以选用 MCU、DSP 等代替。MCU 的主流供应商有瑞萨、英飞凌等，DSP 的主流供应商有德州仪器、亚德诺半导体等。而在相关光学部件上，国内供应链已经完全实现替代海外，实现自主供应。

从各家的 【【微信】】 的 64 线机械式激光雷达的售价在7.5 万美元，32 线的机械式激光雷达售价在 4 万美元左右，16 线的机械式激光雷达售价在3999 美元。而国内厂商，如禾赛科技在 2020 年发布的机械式激光雷达售价为4999 美元左右，速腾聚创在 2020 年发布的机械式激光雷达售价为 1898 美元。

随着相关技术和产业链日益成熟，激光雷达的成本拐点即将来临。【【微信】】宣布计划到 2024 年将平均单价将下降到 600 美元，华为也宣布未来计划将激光雷达的价格控制在 200 美金以内。随着相关技术逐渐成熟和供应链体系的逐步完善，当前混合固态的激光雷达平均价格约在 1000 美元左右，预计到2023 年左右成本有望下探到 500 美元。随着激光雷达的成本拐点逐步到来，也为大规模商用打造了充分的基础。

2022 年有望成为激光雷达大规模商业的元年。在 2021 年，如蔚来ET7、智已L7、极狐阿尔法 S、哪吒 S、R 汽车等都已宣布搭载激光雷达的车型正在量产路上，在前不久的广州车展上，威马 M7、广汽埃安 AION LX Plus 等均宣布了搭载2~3颗激光雷达，长城最新发布的沙龙机甲龙更是配备 4 颗激光雷达。这些车型大多在2022 年量产，2022 年有望成为激光雷达大规模商业的元年。

（2）车载摄像头：高清化、智能化带动摄像头天花板不断打开

车载摄像头是环境感知中最常见的传感器之一。摄像头的工作原理即目标物体通过镜头生成光学图像投射到图像传感器上，光信号转变为电信号，再经过A/D（模数转换）后变为数字图像信号，最后送到 DSP（数字信号处理芯片）中进行加工处理，由 DSP 将信号处理成特定格式的图像传输到显示屏上进行显示。视觉是人类驾驶汽车获取环境信息最主要的途径，摄像头获取的信息更为直观，更接近人类的视觉，对于自动驾驶汽车而言，摄像头取代了人类视觉，成为了汽车获取外界信息的重要来源。 车载摄像头的优点十分明显，成本低且技术成熟，采集信息的丰富度较高，最接近人类视觉，但其缺点也十分显著，摄像头受光照、环境影响十分大，难以全天候工作，尤其是在黑夜、雨雪天、大雾等能见度不足的场景下，其识别效率大大降低，此外，车载摄像头缺乏深度信息，三维空间感不足。

车载镜头舜宇排名第一，联创电子正在快速崛起。根据ICVTank 在2019 年的数据显示，舜宇光学全球车载摄像头出货量第一，市占率超过30%，韩国世高光、日本关东辰美、日本富士占绝行业前四名，前四名市占率超过80%。国产方面，除舜宇之外，联创电子是国内唯二具备较强竞争力的厂商，目前已经进入特斯拉、蔚来等产业链，正在快速崛起。 车载 CIS 呈现寡头格局，韦尔收购豪威科技一跃成为行业第二。车载CIS（CMOSImage Sensor）是当下主流的车载摄像头图像传感器方案，其中安森美是绝对的车载 CIS 龙头，市占率超过六成，豪威科技位列第二，市占率约为20%，索尼和三星作为手机 CIS 的龙头，进入车载市场较晚，正在快速切入。国产厂商方面，韦尔股份收购豪威科技后，一跃成为车载 CIS 龙头，正在迅速崛起。

中游模组主要由海外公司主导，国产比例仍然较低。由于车规级摄像头模组的安全性和稳定性要求更高，模组封装工艺更为复杂，在竞争格局方面，主要由海外公司占据主要市场份额，松下、法雷奥、富士通、大陆、麦格纳等占据市场主要地位，国产方面，舜宇光学、联创电子等为代表的摄像头模组企业正在快速布局车载领域。

根据安装位置划分，车载摄像头可以分为五大类：内视摄像头、后视摄像头、前置摄像头、侧视摄像头、环视摄像头等；根据结构划分，车载摄像头可以分为单目摄像头、双目摄像头、广角摄像头等。单目摄像头和双目摄像头主要用于自动驾驶汽车的前视，视角一般为 45 度左右，负责实现FCW、LDW、PCW、TSR、ACC等功能，而广角摄像头则要用于自动驾驶汽车的后视（后视泊车辅助）、内置（闭眼提醒、DMS）、侧视（盲点检测）、以及环视（全景泊车、LDW）等多个方位多种功能。

各家整车厂新车型的摄像头搭载数量持续上升。从各家最新发布的车型搭载方案来看，造车新势力的单车搭载摄像头数量平均已超过10 颗。2021 年最新发布的蔚来 ET7 共搭载了 11 颗摄像头，小鹏计划于 2022 年量产的G9 车型预计将搭载12 颗摄像头，极氪 001 更是搭载了 15 颗摄像头，各家车企不断增加前视、环视、后视和内视等各方位的摄像头，为了高阶辅助驾驶的落地创造了坚实的基础。

特斯拉 Model 3 的感知系统包括了 8 个摄像头+12 个超声波雷达+1 个毫米波雷达。该感知系统可以实现在 250 米半径内提供 360 度的视野，可以在一定距离内探测软硬物体，而且精度几乎是以前系统的两倍。包括 1 个前视窄视野长焦摄像头（FOV25 度、最大测距 250 米），1 个前视主视野中焦摄像头（FOV 50 度、最大测距150米），1 个前视宽视野广角摄像头（FOV 150 度、最大测距60 米），2 个侧方前视摄像头（最大测距 80 米）、2 个侧方后视摄像头（最大测距100 米）和1个后视摄像头（最大测距 50 米）。 Mobileye 的纯摄像头 ADAS 解决方案包括了 12 颗摄像头的子系统。在CES2020上，Mobileye 也发布 12 个摄像头组成的纯摄像头解决方案，包括2 颗前视摄像头（FOV 120 度），一颗前视窄视野长焦摄像头（FOV 28 度），1 颗后视摄像头（FOV 60 度），4 颗侧视摄像头（FOV 100 度），4 颗停车辅助摄像头，1颗DMS内视摄像头。

单车搭载摄像头数量持续增加，预计到 23 年有望超过平均每台车3 颗。根据佐思汽研数据，2021Q1 中国乘用车市场车载摄像头的总安装量为922.3 万颗，同比增长 95.3%，2021Q1 单车的摄像头安装量从 2020Q1 的1.559 颗提升至1.779颗，市场对车载摄像头的需求量持续增加。根据 Yole 预测，2018 年全球汽车平均每台搭载摄像头的数量为 1.7 颗，预计到 2023 年有望增加单车3 颗左右，CAGR达12%。而对于高端车的搭载情况，根据 Yole 数据显示，高端车型的单车摄像头搭载数量从 2014 年的 5 颗提升到 2020 年的 8 颗，预计到2024 年将超过11颗。此外，根据不同等级自动驾驶的要求，为了实现更准确的识别效果，每一类摄像头会搭载不同焦段 2-3 只。L1 或 2 级的车辆主要以安装倒车或环视摄像头为主，单车摄像头数量约在 3-5 颗左右；L3 级车辆还会安装前视摄像头，单车摄像头数量约在 8 颗左右；L4/5 级车辆基本会囊括各种类型的摄像头，单车摄像头数量约在 10-20 颗左右。

各类型车载摄像头快速上车，渗透率不断提升。19-20 年我国后视摄像头渗透率占比最高为 50%，前视摄像头渗透率 30%、侧视摄像头渗透率22%，内置摄像头渗透率 7%，仍然有很大的渗透空间。随着 IACC、HWA、HWP 等各类高级ADAS功能落地，各种摄像头的需求量也在不断上升，驾驶员注意力监测需求上升，DMS摄像头也在快速上车。根据佐思汽研的数据，2021Q1 中国乘用车市场DMS 安装量同比增长 554.5%，是各类车载摄像头中增速最快的，此外环视摄像头同比增速120.8%，前视摄像头同比增速 103.0%，行车记录仪同比增速102.2%，后视摄像头同比增速60.6%，各类车载摄像头安装量快速提升。

特斯拉剥离计算功能，摄像头 BOM 成本下降六成。以宝马X5 采用的采孚三目前视摄像头和特斯拉在 Model 3 中所使用的三目前视摄像头进行成本比较。宝马X5中的采孚 S-Cam4 三目前视摄像头是由豪威（OmniVision）的CMOS 图像传感器实现图像采集，Mobileye 的 EyeQ4 实现视觉处理。而特斯拉在Model 3 中所使用的三目前视摄像头，其摄像头模块是基于安森美（On Semiconductor）120万像素的 CMOS 图像处理器，并没有安装计算功能模块，图像处理功能则由Autopilot来实现。 根据 SystemPlus 测算，特斯拉 Model 3 的三目前视摄像头的BOM 成本65美金左右，而采孚 ZF S-Cam4 三目前视摄像头的 BOM 成本在165 美金左右，特斯拉在剥离了计算功能后，摄像头 BOM 成本下降了约六成。

EEA 架构的集中化会促使算力集中化，进而加速传感器的硬件简化。以特斯拉为例，Model 3 的电子电气架构已经进入准中央架构阶段，由中央计算模块（CCM）、左车身控制模块（BCMLH）、右车身控制模块（BCMRH）三个部分组成，特斯拉的准中央 E/E 架构已带来了线束革命，Model S/Model X 整车线束的长度是3公里，Model 3 整车线束的长度缩短到了 1.5 公里，Model Y 进一步缩短到1 公里左右，特斯拉最终的计划是将线束长度缩短至 100 米。整个架构的不断集中化，也带动了整个控制和算力的集中化，也避免了过往各 ECU 之间的算力冗余，进一步简化边缘端传感器，从而带动边缘段硬件成本的进一步下探。

驾驶员监测系统（DMS，Dri【【微信】】）是指驾驶员行驶过程中，全天候监测驾驶员的疲劳状态、危险驾驶行为的信息技术系统。在发现驾驶员出现疲劳、打哈欠、眯眼睛及其他错误驾驶状态后，DMS 系统将会对此类行为进行及时的分析，并进行语音灯光提示，起到警示驾驶员，纠正错误驾驶行为的作用。DMS一般分为主动式 DMS 和被动式 DMS。被动式 DMS 基于方向盘转向和行驶轨迹特征来判断驾驶员状态。主动式 DMS 一般基于摄像头和近红外技术，从眼睑闭合、眨眼、凝视方向、打哈欠和头部运动等，检测驾驶员状态。主动 DMS 系统从 18 年开始逐渐放量，21 年 1-9 月 DMS 销量同比增长244%。自2006年起，雷克萨斯 LS 460 首次配备主动 DMS，随着近年来一系列的安全事故大大提高了 DMS 在自动辅助驾驶系统尤其是 L2/L3 功能上的的重要性。从2018年开始，随着 L2 和 L3 系统逐渐量产，主动式 DMS 系统开始放量。根据佐思汽研数据，2019年在中国主动 DMS 系统的乘用车新车安装量为 1.02 万套，同比增长174%。2021年 1-9 月中国乘用车新车的 DMS 系统销量 25.15 万套，同比增长244%，其中合资占比 6%，本土占比 94%，排名靠前的品牌有长安、小鹏、哈弗、宝马、蔚来等。2021 年中国 DMS 爆发增长主要原因是本土品牌增加了装配车型力度。2021年新上市车型 DMS 装配量 9.67 万辆，占整体装配量比例 38%。

大部分 Tier1 已推出 DMS 完整解决方案，包括法雷奥、博世、大陆、电装、现代摩比斯、伟世通、维宁尔等。在中国企业中，百度、商汤科技、中科创达、经纬恒润等公司的 DMS 产品也已落地在各个品牌车型上。DMS 的核心功能是监测驾驶员的疲劳和注意力分散程度。但是基于更多的传感器，视觉+红外摄像头，甚至毫米波雷达，可以实现更多的功能，譬如人脸识别、年龄性别估计、情绪估计、安全带检测、姿势位置、遗忘检测、座舱异常情况检测、幼儿检测等。通过人脸、性别和表情的识别, 实现身份认证，以及更丰富的人车交互。目前DMS 的应用仅停留在预警阶段，而一旦与 ADAS/AD 系统结合，还可以实现个性化车身控制等功能。（报告来源：未来智库）

（3）毫米波雷达：海外厂商正主导市场，国内正起步追赶

毫 米 波 雷达 是 一 种 使 用天 线 发 射 波 长 1-10mm、频率24-300GHz 的毫米波（Millimeter Wave，MMW）作为放射波的雷达传感器。毫米波雷达根据接收和发射毫米波的时间差，结合毫米波传播速度、载体速度及监测目标速度，可以获得汽车与其他物体相对距离、相对速度、角度及运动方向等物理环境信息。毫米波的波长介于厘米波和光波之间，因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点。与激光雷达（LiDAR）相比，目前毫米波雷达技术更加成熟、应用更加广泛、成本更加低廉；与可见光摄像头相比，毫米波雷达的准确性和稳定性更好，价格差距也在不断缩小。尤其是全天候工作无可替代的优势，已成为汽车电子厂商公认的主流选择，拥有巨大的市场需求。

车载毫米波雷达根据毫米波频率可以分为 24GHz、77GHz 和79GHz 毫米波雷达三大种类。目前各个国家对车载毫米波雷达的频段各有不同，除了少数国家（如日本）采用 60GHz 频段外，主要集中在 24GHz 和 77GHz 两个频段。世界无线电通信大会已将 77.5~78.0GHz 频段划分给无线电定位业务，以促进短距高分辨车用雷达的发展。由于 77GHz 相对于 24GHz 的诸多优势，未来全球车载毫米波雷达的频段会趋同于 77GHz 频段（76-81GHz）。

车载毫米波雷达因具备受天气气候影响程度低、不受前方目标物形状与颜色等干扰等特性，广泛应用于主动安全系统。不同探测距离决定了不同类型毫米波雷达的应用场景不同，因此，不同高级辅助驾驶功能也需要不同的雷达选型。角雷达通常是SRR 短程雷达负责盲点检测（BSD）、变道辅助（LCA）和前后交叉交通警报（F/RCTA）的要求，而前雷达通常是负责自动紧急制动（AEB）和自适应巡航控制（ACC）的MRR和 LRR 中远程雷达。毫米波雷达是高级辅助驾驶系统（ADAS）的必备传感器。

国外毫米波雷达发展历史悠久，国产正在逐步追赶。1973 年德国首次出现汽车防撞雷达，欧美大型毫米波雷达制造商已累积近 40 年的技术经验。早期的毫米波雷达采用高电子迁移晶体管制作集成电路，集成度低且成本高昂，直到2012 年，英飞凌及飞思卡尔成功推出芯片级别的毫米波射频芯片，降低了毫米波波雷达的技术门槛，同时降低其制造成本

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深圳数据交易所合作框架协议 深圳数据交易所蚂蚁链

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4月20日，深圳数据交易所与蚂蚁集团签订合作框架协议，双方将在数据要素市场建设、数据交易等方面开展合作，共同探索数据价值。

据介绍，双方合作将涉及多个方面，包括共建共享高价值数据合作渠道，开展数据合规专项研究，推进区块链、隐私计算、AI等技术研究和互联互通等方面合作，助力深数所建立稳定、高效、开放的平台能力，打造全流程数据交易的范式。

数字经济产业是深圳市的七大战略性新兴产业之一。记者注意到，深圳的数字经济核心产业增加值超过 9000亿元，在全国大中城市中居首位，而数字经济的重要举措就是打造数据要素市场体系。

2022 年 11 月，深圳数据交易所成立，从合规保障、供需衔接、流通支撑、生态发展四方面，构建数据要素跨域、跨境流通的全国性交易平台。在半年时间里，深圳数据交易所交易额突破18 亿元，交易登记备案集中涉及76类应用场景，吸引到上千家“数商”企业加入，跑出了“深圳速度”。

签约现场，深圳数据交易所董事长李红光表示：“深圳数据交易所的设立，是深化数据要素市场化配置改革任务的关键举措，也是深圳不断优化数字经济产业布局，打造全球数字先锋城市的重要实践。希望通过此次签约，和蚂蚁集团共同探索数据价值，能在整合优势资源，实现共赢发展上迈出坚实一步。

蚂蚁集团资深副总裁、数字科技事业群总裁蒋国飞感谢深圳市政府及深圳数据交易所对蚂蚁集团的肯定和支持。他说，数字经济是深圳经济增长的主引擎，这里数据产业发展土壤肥沃、发展空间巨大。蚂蚁积极探索用数字技术促进数据协作与价值释放的新模式、新方法。接下来，蚂蚁将与深圳数据交易所携手落实合作事项，以扎实的技术产品促进数据高效流通使用，为助力深圳与大湾区数字经济发展作出更大贡献。

据了解，隐私计算和区块链是蚂蚁集团面向数据要素场景重投的两大技术方向，其专利申请数和授权数分别居所在技术领域的世界第一，在技术布局、创新突破、落地实践方面，均处于世界领先水平。

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