雷达优先还是传感器融合：经济高效的ADAS感知设计

除了纯粹的性能指标之外，OEM厂商还需要考虑哪些因素

介绍

到2026年，汽车行业将见证ADAS（高级驾驶辅助系统）感知架构从单传感器主导向多模态传感器融合的转变。在设计感知系统时，OEM厂商必须考虑性能、成本、生产稳定性、功能安全性和全天候可靠性。在此背景下，融合优先的方法已成为大规模L2/L2+系统和更高级别自动驾驶功能的首选策略。雷达，特别是4D成像雷达，对于稳定感知和在各种条件下提供冗余至关重要，而非取代摄像头。

基于雷达、摄像头和融合技术的系统设计。

相机优先

由于摄像头具有高分辨率和丰富的语义理解能力，能够精确识别车道线、交通标志和各种物体，因此在感知领域仍然不可或缺。然而，摄像头对光照条件、雨、雾、雪和遮挡物极其敏感。在弱光或恶劣天气条件下，深度估计会变得不可靠。早期的L1/L2功能，例如车道保持和交通标志识别，严重依赖于以摄像头为先导的方法，但随着操作设计域（ODD）变得越来越复杂，仅依靠摄像头的系统已被证明是不够的。

雷达优先

在复杂环境下，雷达展现出显著优势。它可以直接测量距离和速度，而4D成像雷达则结合了高度数据，生成高分辨率点云，从而实现精准的远距离探测和动态目标跟踪。即使在雨天、雾天、夜间或多尘等恶劣条件下，雷达依然能够保持良好的性能。尽管传统雷达在目标分类和语义理解方面存在局限性，但将其与人工智能算法相结合，可以为自动紧急制动（AEB）、自适应巡航控制（ACC）和低速城市驾驶等功能提供可靠的支持。

融合优先

现代高级驾驶辅助系统（ADAS）的生产越来越依赖于深度摄像头-雷达融合，无论是在早期（特征级）、中期还是后期（物体级）阶段。摄像头提供详细的语义和外观信息，而雷达则确保在恶劣条件下的稳定性和冗余性。这种融合方法通过降低横向误差和提高平均精度均值（mAP）来增强整体感知精度和鲁棒性。融合优先系统已成为量产型L2+ ADAS的标配，可提供360°全方位覆盖、功能安全性和可扩展性。然而，物体-物体距离（ODD）的限制使得单传感器方法难以高效扩展。

为什么雷达冗余已成为大规模生产型ADAS的标准配置？

雷达冗余已成为 L2/L2+ 及更高级别系统的标配，这些系统通常将前置远程雷达与侧向或近程雷达（每辆车 3-6 个）相结合。主要驱动因素如下：

功能安全和冗余

Euro NCAP、GSR、NHTSA 和 ISO 26262 标准均要求使用独立的传感器通道来应对单个传感器故障。雷达提供了一种独立的感知路径，可显著减少验证工作量，同时确保在关键场景下的安全备用方案。

在各种天气条件和场景下均表现出良好的稳定性。

毫米波雷达能够穿透雨、雾、雪和弱光环境，在摄像头和激光雷达失效的情况下，仍能实现精确的探测和速度跟踪。研究表明，雷达集成系统在恶劣天气条件下的可靠性显著更高。

成本效益和可扩展性

雷达技术成熟且成本低廉（远低于激光雷达），增加冗余设计可在不显著增加物料清单成本的情况下提高系统可靠性。这有助于从高速公路辅助和交通拥堵辅助等L2+功能向更高层次的自动化演进。

市场趋势

到2025-2026年，整车厂商将广泛采用雷达冗余技术作为感知稳定性的基石。包括工信部2025年L2 ADAS标准在内的中国相关法规加速了这一趋势。

4D雷达在雨、雾、夜和遮挡场景下的工程价值

4D成像雷达增加了高度维度并生成高分辨率点云，在实际的光学探测场景中具有显著优势。毫米波信号能够穿透雨、雾或雪等光学干扰，从而在摄像头和激光雷达经常失效的情况下，实现稳定的点云、距离和速度测量。在弱光或夜间条件下，雷达性能依然稳定，支持夜视自动紧急制动（AEB）等功能。它还能穿透部分遮挡物，例如灰尘或前方车辆，实现远距离跟踪和目标分离，有效距离可达200-300米。这些特性使得4D雷达成为稳定感知的关键，并支持自动紧急制动（AEB）、车道变换辅助和城市夜间自动导航辅助（NOA）等功能。

基于投资回报率、生产稳定性和长期供应的雷达选择

原始设备制造商 (OEM) 在评估雷达时，应超越规格参数，着重关注其全生命周期价值。低单位成本和冗余设计可降低验证和事故风险，同时还能经济高效地扩展到 L2+/L3 功能。成熟的供应链可确保大规模生产和本地化制造，从而降低供应风险。4D 雷达技术的可扩展性和多供应商策略可确保未来更高层次的自动化能力，同时降低供应链的不确定性。