日前，Ambarella推出集中式4D成像毫米波雷達架構，不僅可以集中處理原始毫米波雷達數據，還可以與其他傳感器輸入深度集成，如攝像頭，激光雷達和超聲波這種突破性的架構為ADAS和L2+到L5自動駕駛系統以及智能機器人的AI算法提供了更先進的環境感知和更安全的路徑規劃阿奧酷派獨有的毫米波雷達技術，采用AI算法，支持雷達波形對周圍場景的動態適應，可輸出0.5度角分辨率，每幀數萬個點的超密集點云，有效工作距離超過500米所有的性能指標都是通過少用一個數量級的天線MIMO信道來實現的，不僅降低了數據帶寬，還降低了功耗配備奧庫技術的安巴集中式4D成像毫米波雷達具有更靈活的傳感系統和更高的性能，有助于系統集成商在下一代雷達設計中占據領先地位

2021年，全球市場在汽車ADAS領域生產了約1億部毫米波雷達全球知名市場研究和策略咨詢公司Yole Group旗下Yole Intelligence的射頻設備和技術團隊首席分析師Cédric Malaquin解釋道伴隨著對汽車安全監管要求的不斷提高，以及更先進的自動駕駛系統的逐步推進，我們預計到2027年這一數字將增長2.5倍事實上，主機廠已經從目前每輛車1—3個毫米波雷達的配置發展到每輛車至少5個毫米波雷達的配置此外，對于毫米波雷達應該采用分布式模塊處理還是集中式處理，以及如何做好相關開發，業內也有針鋒相對的觀點一種方式是集中處理多個雷達的數據，這將使主機廠獲得更高性能的成像毫米波雷達系統，實現新的ADAS/AD功能，并優化毫米波雷達模塊的成本

這種獨特且高性價比的新架構終于在安霸CV3 AI域控制器的主芯片上實現了安巴對算法進行了優化，在CV3芯片上增加了專門為毫米波雷達信號設計的硬件單元CV3每瓦的AI性能優勢也逐漸被業內更多客戶充分認可其高計算性能和大存儲容量使得4D毫米波雷達算法能夠充分發揮作用，獲得高云密度，遠探測距離和高靈敏度的雷達感知結果這使得配備單個CV3的自動駕駛車輛和機器人能夠高效地專注于多傳感器的實時處理感知，底層集成和路徑規劃

安霸總裁兼首席執行官王鳳敏表示:業內沒有其他半導體和軟件公司同時擁有毫米波雷達算法，相機視覺圖像處理和AI加速引擎方面領先的全棧能力這些專業能力使我們能夠創建一個前所未有的集中式域控制處理架構憑借CV3業界領先的性能功耗比，我們可以充分發揮奧庫毫米波雷達算法的領先優勢，有效實現全新的AI感知，傳感器融合和路徑規劃，這將有助于我們挖掘ADAS，自動駕駛和機器人市場的全部潛力

友商的4D成像毫米波雷達技術因為數據量大，很難進行有效傳輸和集中處理提供4D成像毫米波雷達所需的高角度分辨率需要每個模塊使用數千個MIMO天線，這將每秒產生數萬億比特的數據同時，每個雷達模塊將消耗超過20瓦的功率一輛車至少需要6個雷達模塊，數據量會翻倍因此，集中處理來自數千個天線的毫米波雷達數據在技術上是極其困難的

利用人工智能算法動態控制現有MMIC設備對雷達波形進行調制，并利用人工智能算法生成虛擬天線陣列奧庫雷達技術將這種新架構中每個MMIC雷達頭的天線陣列減少到6個發射8個接收，并且不需要在前端連接雷達處理器因此，大大減少了MMIC的數量，同時實現了0.5度的極高方位和俯仰分辨率此外，在占空比最大的情況下，Anba的集中式架構顯著降低了功耗，數據傳輸的帶寬降低了6倍，邊緣不需要雷達處理，避免了信息過濾和傳感器信息丟失

經濟高效的軟件定義集中式架構還可以根據實時情況在不同類型的傳感器之間以及同一類型的傳感器之間動態分配CV3處理資源比如在極端多雨的情況下，遠程相機的有效數據會減少，CV3可以轉移一部分資源來增強毫米波雷達的數據處理性能同樣，如果車輛在雨天行駛在高速公路上，CV3可以專注于來自前方的毫米波雷達傳感器數據，以進一步擴大車輛的檢測范圍，同時提供更快的響應這種場景的自適應優化是基于邊緣處理的框架無法實現的，因為在邊緣處理的框架中，毫米波雷達數據是分布在各個模塊中進行處理的，處理性能是為最壞的情況做準備的，所以毫米波雷達的性能往往得不到充分利用

下表總結了兩種不同的毫米波雷達處理方法:

友誼邊緣處理毫米波雷達

安巴的集中處理毫米波雷達

不考慮環境條件的連續重復毫米波雷達波形

oculii AI軟件算法可以根據周圍環境動態調整毫米波雷達波形。

該模塊包含MMIC+邊緣雷達處理器。

僅在quot毫米波雷達頭quot中等MMIC

毫米波雷達模塊中毫米波雷達的檢測與處理

CPU中毫米波雷達的檢測與處理

每模塊每秒t比特毫米波雷達數據

毫米波數據傳輸帶寬降低6倍，便于集中處理。

1+到2度的角度分辨率

方位角和俯仰角分辨率為0.5度

高功耗:每個毫米波雷達模塊使用1000個天線MIMO通道。

低功耗:天線MIMO信道低一個數量級。

不支持計算資源的動態分配。

支持根據實時情況在不同傳感器和同類型傳感器之間動態分配CV3處理資源。

綜合雷達處理器性能低。

CV3內置的雷達處理器比傳統的edge毫米波雷達處理器快100倍。

CV3標志著Anba下一代CVflow架構的首次亮相，它包括神經網絡矢量處理器和通用計算矢量處理器，這兩種處理器都包含毫米波雷達的特殊信號處理當這些處理器協同工作時，結合奧庫先進的雷達傳感算法，它們可以實現比傳統的edge毫米波雷達處理器快100倍的性能

新的集中式架構的優勢還包括更容易的OTA軟件升級，以便不斷改進和適應未來的新要求相比之下，在確定每個模塊使用的處理器和操作系統之后，每個邊緣毫米波雷達模塊的處理器都必須單獨更新，單個OTA更新可以直接推送到CV3主芯片，在系統所有雷達頭中匯總這些雷達頭只需要雷達收發芯片，不需要雷達處理器，降低了前置安裝成本和事故發生后需要更換的材料成本相對于新一代集中式毫米波雷達軟件更新的便利性，今天部署的很多毫米波雷達模塊由于傳統分布式雷達更新軟件的復雜性，從來沒有更新過自己的軟件

新的集中式毫米波雷達架構的目標應用包括ADAS和L2+到L5自動駕駛汽車，以及自主移動機器人和AGV機器人安巴統一靈活的軟件開發環境簡化了這些設計，為汽車和機器人開發者提供了可升級的軟件平臺，性能范圍從ADAS和L2+擴展到L5

的最新集中式架構將在CES 2023期間展示。

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