虽然此前毫米波雷达国产替代进展缓慢，但是我们认为从现在开始国产毫米波雷达厂 商替代国外厂商的时机已经成熟。
雷达设计能力核心体现在天线设计和软件算法两个环节。 天线设计是各家雷达厂商能够做出差异化的关键环节之一，决定了方位角和俯仰角性 能（视场角、角分辨率、角度精度）。以天线布局设计为例：同样是 3 发 4 收雷达，大陆 集团、维宁尔、采埃孚在天线阵列设计上就很不一样，水平和垂直方向上的天线间隔和天 线数量不同，进一步影响了方位角和俯仰角性能（视场角、角度精度、角分辨率，具体关 系见最后一节附录中的公式）。例如大陆集团 3 发 4 收 MRR 虚拟阵列水平孔径有 31 个单 位，垂直孔径有 2 个单位；Veoneer 的 3 发 4 收 SRR 水平孔径有 13 个单位，垂直孔径有 2 个单位——这两款雷达物理天线数量都是相同的，但是对应虚拟阵列水平孔径不同，是 由天线布局上的差异带来的。
软件算法包括信号处理算法和数据处理算法，分别针对“信号处理”和“数据处理” 两个雷达计算环节，前者在 DSP 上计算，后者在 MCU 上计算。“信号处理”环节是将 ADC 采样后的原始数据计算处理转化为点云数据的过程；“数据处理”是对点云数据处理 的过程，包括追踪、目标分类、数据融合等环节以及更上层的 ACC/AEB/BSD 等应用算法。 举例说明算法对雷达性能的影响：（1）案例 1-超分辨算法：如何提升雷达角分辨率 是各家雷达厂商最关注的问题之一，为了提升角分辨率最近超分辨算法开始从深度学习视 觉领域应用到雷达领域（超分辨算法主要作用是把低分辨率图像转化为高分辨率图像）。 （2）案例 2-虚拟孔径成像算法：雷达初创公司傲酷利用虚拟孔径成像算法，其 6 发 8 收 的 2 片级联雷达 EAGLE 宣称可以达到 0.5°方位角分辨率，1°俯仰角分辨率，而大陆集团 12 发 16 收 4 片级联的雷达方位角分辨率为 1°，俯仰角分辨率为 2.3°，傲酷硬件配置更低 但通过软件算法将角分辨率等表观性能指标做到比硬件更强的雷达还要好的性能。 毫米波雷达软件人员配置远大于硬件人员配置，由此可见软件算法对毫米波雷达的重 要性。凌波微步创始人于胜民认为在毫米波雷达总成本里算法大概占 70%，硬件占 30%。 从毫米波雷达公司人员配置上来说，研发人员中软件人员：硬件人员大概是 5:1 的比例。 由此可以看出软件算法在毫米波雷达研发中的重要程度。
量产主要是指生产制造能力，良率直接影响了产品成本，多家雷达厂商创始人都认为 如何把雷达良率做高、成本做到足够低是最难的环节。 纳瓦电子总裁李建林提到过：“如果将供应商能力的满分数设置为一百的话，研发占 三十分，生产则占七十分”。产品的直通率（从物料加工到组装成品一次性成功合格品的 比率）和良率直接决定了产品的稳定性可靠性和成本的高低。从行业来看，目前业内的产 品直通率为 70-80%左右，纳瓦电子的直通率在 2020 年 10 月已经达到 97%。 楚航科技创始人楚咏焱也在高工智能汽车会议上提到过“毫米波雷达的性能倒不是最 难的，其实如何把价格做到最便宜把良率做到最高是比较难的”。 小批量的雷达产品样件 是容易的，但是实现量产是件门槛很高的事，不仅需要严格把控品质，将产线调试跑通， 还要做到快速标定，以保证产品品质的一致性。形成“产能上升-良率上升-BOM 成本下降 -销量上升”的正循环，可以使得雷达价格足够便宜，目前楚航能做到 97-98%的良率。 森思泰克创始人秦屹也说过：“搞明白雷达怎么研发只是第一步，而后续的测试流程 和量产与质量管控体系才是重中之重（雷达的研发、测试和制造流程）”。
虽然此前毫米波雷达国产替代进展缓慢，但是我们认为从现在开始国产毫米波雷达厂 商替代国外厂商的时机已经成熟，主要因为： 原因 1：行泊一体趋势已经确定，我们预计行泊一体渗透率将从 5%（2022 年）提升 至 45%（2025 年）。行泊一体是从 2022 年下半年兴起的行业趋势，之前行车系统和泊 车系统各自用一套独立的传感器和控制器，感知单元和算力都是独立的无法复用；行泊一 体就是把行车和泊车算法同时运行在一个 SoC 上，同时实现算力和传感器的深度复用，整 体成本相较于行车和泊车两套系统的形式可以节省 20-30%。
行泊一体对于雷达国产替代的意义在于：行泊一体趋势让国产系统厂商开始掌握行车 系统话语权；如果行车系统仍由海外 Tier1 把控，那么和系统一起搭售的毫米波雷达是不 可能用国产厂商的，必然会用海外 Tier1 自己的雷达。国外在行泊一体方案上比国内反应 慢，至今仍然没有 5V5R 行泊一体方案储备应对已经火起来的市场趋势。可以看到博世 5V5R 行泊一体方案预计于 2024 年量产。博世与文远知行合作开发的 L2+级别高阶智能驾 驶方案（覆盖城市、高架以及高速等应用场景）已获得定点，预计将于 2023 年量产，但是 是基于大算力域控制器（5R13VxL）而非 5V5R 低算力行泊一体方案。
原因 2：国内雷达性能已经和国外大厂接近。理想汽车已经搭载了森思泰克的前雷达 和角雷达。此前 2021 款理想 ONE 采用的是博世第五代毫米波雷达，但是由于芯片短缺， 理想汽车也找到国内头部毫米波雷达公司森思泰克进行补充。2019 年森思泰克在研车载雷 达项目 16 个，2021 年定点车型 100 多个。森思泰克全套 5R 毫米波雷达解决方案已经拿下两家国内排名前三的头部车企定点，并且分别在 2022 年底和 2023 年 Q2 末量产上市。 楚航科技也已经获得长城汽车、长安、奇瑞、哪吒汽车、零跑汽车等 30 多家整车厂 50 多 款车型的前装定点（其中哪吒和零跑定点项目包括前雷达）。德赛西威毫米波雷达也已经 在奇瑞、通用五菱量产。国产雷达逐渐在一线自主品牌和新势力拿到定点并且量产，说明 国内雷达产品和国外同级别产品相比性能已经十分接近。
原因 3：海外厂商较为封闭，不开放雷达原始数据。大陆、博世的第四代和第五代毫 米波雷达既提供目标数据（Object 数据）也提供更原始的点迹数据（Cluster 数据）输出； 其中 Cluster 数据是经过 CFAR 采样后得到的目标的原始信息（位置、速度、信号强度等）， Object 数据是将 Cluster 数据经过识别算法、跟踪算法处理之后对目标的识别结果（车、 人、自行车等），因此输出 Object 数据需要消耗更多的算力。由于 Cluster 数据保留了更 多的原始信息，因此能够检测的目标数量也更多，以大陆集团 ARS408 为例，Cluster 模式 可以检测的目标数量最多可达 250 个，而 Object 模式可以检测与跟踪的目标最大数量为 100 个。蛮酷科技联合创始人朱旻提到：“外资企业与自主品牌车企合作过程中存在技术 壁垒。有些中国客户要求外资毫米波雷达提供更多的目标数据，但外资品牌不够开放，无 法提供更多的目标数据。但国产毫米波雷达厂商就可以满足自主品牌车企的这些需求。”
