智能雷達(dá)時(shí)代的創(chuàng)新

微訪談錄： Metawave聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官Bernard Casse博士

據(jù)麥姆斯咨詢報(bào)道，下一代高分辨率智能雷達(dá)傳感器對(duì)于實(shí)現(xiàn)L4級(jí)和L5級(jí)的自動(dòng)駕駛至關(guān)重要。當(dāng)然，攝像頭和激光雷達(dá)（LiDAR）在汽車傳感器系統(tǒng)中占有重要的地位。在遠(yuǎn)距離探測(cè)、惡劣天氣或其它傳感器失靈的情況下，雷達(dá)是特別有用的！

智能雷達(dá)的創(chuàng)新正在開始。當(dāng)前自動(dòng)駕駛領(lǐng)域要求打造一款全新的成像雷達(dá)系統(tǒng)，它既能夠像激光雷達(dá)一樣重建周圍環(huán)境，又可以像人一樣解讀周圍的世界，并且在全天候運(yùn)行和探測(cè)距離方面完勝激光雷達(dá)和攝像頭。采用能夠形成波束并控制波束的工程超材料結(jié)構(gòu)，可以打造一種全新的雷達(dá)架構(gòu)，并在人工智能（AI）引擎驅(qū)動(dòng)下，實(shí)現(xiàn)對(duì)物體的發(fā)現(xiàn)、識(shí)別、跟蹤和分類。上述新一代雷達(dá)已經(jīng)接近交付使用。這種超越數(shù)字發(fā)射波，使用超材料和人工智能的智能雷達(dá)，是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵要素。這種新型雷達(dá)平臺(tái)的創(chuàng)新方案，尚存在的一些障礙，市場(chǎng)還有不少需要培育的地方，以及在下一代自動(dòng)駕駛中使用智能雷達(dá)的前景，就這些問題，我們與麥得威國(guó)際（Metawave）的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官Bernard Casse博士進(jìn)行了討論。以下為相關(guān)的討論內(nèi)容：

問：為什么說現(xiàn)在是雷達(dá)時(shí)代？Bernard Casse（以下簡(jiǎn)稱BC）：利益相關(guān)者意識(shí)到自動(dòng)駕駛發(fā)展時(shí)間軸取決于決策算法的成熟度和傳感器的性能。迄今為止，在改善激光雷達(dá)和攝像頭方面，特別是在自動(dòng)駕駛方面，已經(jīng)作出了巨大的努力，但我們?cè)谔綔y(cè)范圍和運(yùn)行速度方面都遇到了性能門檻。然而，其它傳感器如雷達(dá)，則相對(duì)投入較少。因?yàn)榕c攝像頭或激光雷達(dá)相比，雷達(dá)一直處于劣勢(shì)，它缺乏解析世界的分辨率。但是，汽車制造商現(xiàn)在認(rèn)識(shí)到，雷達(dá)是唯一能夠在長(zhǎng)距離（200米以上）和全天候條件下工作的傳感器，它只是缺乏一定的“視覺和智力”。利用先進(jìn)的技術(shù)，我們可以令雷達(dá)“恢復(fù)”視覺并嵌入智能。這就是智能雷達(dá)時(shí)代。大約有十幾家初創(chuàng)企業(yè)重新審視了汽車?yán)走_(dá)的各個(gè)方面。我們預(yù)計(jì)會(huì)有更多的初創(chuàng)企業(yè)和公司來解決這個(gè)問題。

問：作為一家頂級(jí)汽車公司的首席執(zhí)行官，關(guān)于雷達(dá)您覺得用戶需要了解什么？BC：Elon Musk把大量的重心放在雷達(dá)上是正確的。它仍然是汽車中最穩(wěn)定可靠的傳感器。許多人，包括一些汽車制造商，對(duì)傳統(tǒng)的老式雷達(dá)很熟悉。當(dāng)他們想到雷達(dá)時(shí)，會(huì)認(rèn)為它是一種“視力”低下的傳感器，只能模糊“看到”整塊的金屬（打個(gè)比方，這里有一大塊金屬，那里有一小塊金屬）。對(duì)傳統(tǒng)雷達(dá)而言，情況的確是這樣，但下一代智能雷達(dá)就完全不同了。點(diǎn)云成像（類似于激光雷達(dá)）可以通過光束掃描光柵和按照一定算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)物體的圖像描繪，比如辨別路標(biāo)、車輛類型、人、燈柱和更多物體。隨著視覺增強(qiáng)和速度的提高，我們可以在雷達(dá)中嵌入智能。也就是說，讓現(xiàn)在的雷達(dá)擁有一個(gè)增強(qiáng)的“數(shù)字眼”，它可以學(xué)習(xí)識(shí)別物體的特定特征，并將它們與相應(yīng)的類別相關(guān)聯(lián)。

問：請(qǐng)您多談?wù)勅斯ぶ悄艿闹匾?？BC：人工智能（AI）很關(guān)鍵，因?yàn)樗俏覀內(nèi)祟惙稚⑹街悄鼙澈蟮尿?qū)動(dòng)力。我們是分散式智能的支持者。我們認(rèn)為，雷達(dá)傳感器和任何其它傳感器都應(yīng)該有自己的大腦。車輛中的決策算法應(yīng)該依賴于傳感器融合（中央智能）和單個(gè)傳感器（分散式智能）。這給汽車增加了另一層安全性。如果你的汽車使用攝像頭和/或激光雷達(dá)“看”到一座橋，現(xiàn)在你的雷達(dá)也可以說：“當(dāng)然，我也能看到一座橋。”分散式智能的概念對(duì)雷達(dá)來說更為重要，因?yàn)樗悄壳拔ㄒ荒芸吹角胺?00米的傳感器，以便成為最早提供預(yù)警的系統(tǒng)。當(dāng)自動(dòng)駕駛車輛有來自不同傳感器的多組數(shù)據(jù)，使汽車能夠接收信息并感知周圍環(huán)境，自動(dòng)駕駛會(huì)更加安全。問：當(dāng)前雷達(dá)的發(fā)展?fàn)顩r是怎樣的？特別是在自動(dòng)駕駛方面。BC：當(dāng)今最先進(jìn)的雷達(dá)是100%數(shù)字波束形成（DBF）。盡管在性能方面模擬雷達(dá)仍然表現(xiàn)卓越，但因?yàn)樗母叱杀?、高功耗架?gòu)和復(fù)雜性，汽車工業(yè)拋棄了模擬雷達(dá)（如相控陣天線）。汽車工業(yè)對(duì)成本一直非常敏感，而且信號(hào)處理的成本最終會(huì)不斷下降，就像其它微芯片上的計(jì)算（摩爾定律）一樣，DBF仍然是一個(gè)誘人的選擇。但DBF的分辨率和速度仍然有限。軍方更注重性能，對(duì)彈道導(dǎo)彈的探測(cè)和跟蹤仍然使用模擬雷達(dá)。對(duì)自動(dòng)駕駛而言，成本不是也不應(yīng)該是頭等大事，性能和安全性才是最重要的！

問：數(shù)字雷達(dá)的局限性是什么？BC：DBF有三個(gè)主要缺點(diǎn)，它們有點(diǎn)相互關(guān)聯(lián)：1、它很慢。DBF用于掃描場(chǎng)景的時(shí)間需要毫秒級(jí)的等待。在數(shù)字域中的信號(hào)處理是非常重要的。要達(dá)到可接受的信噪比（SINR），需要有毫秒級(jí)的積分時(shí)間。處理一系列復(fù)雜的模擬數(shù)字電路和為運(yùn)行DBF而進(jìn)行的數(shù)字權(quán)重的分配，都會(huì)造成更高的運(yùn)算工作量，導(dǎo)致運(yùn)行遲緩。2、DBF缺乏分辨率——它看不到狹窄的物體或行人。它不是一個(gè)“真正”的波束形成架構(gòu)，而且完全的波束成形是不切實(shí)際的。因?yàn)樗枰罅康奶炀€來實(shí)現(xiàn)高分辨率。首先，實(shí)現(xiàn)許多天線是非常昂貴的，需要在雷達(dá)芯片組上安裝多個(gè)端口（非傳統(tǒng)）。此外，這將需要更多的快拍數(shù)量以獲得一個(gè)可接受的SINR（因?yàn)槿轿坏脑胍魧⒆屜到y(tǒng)超負(fù)荷）。憑借傳統(tǒng)的三個(gè)發(fā)送端口和四個(gè)接收端口，分辨率不夠清晰，無法看到行人。它適用于汽車（可在分辨率、SINR和范圍之間良好權(quán)衡），但不適合非金屬物體。3、產(chǎn)生重影。DBF對(duì)高相關(guān)信號(hào)敏感，即DBF會(huì)增強(qiáng)來自多條路徑信號(hào)產(chǎn)生的噪聲，產(chǎn)生重影。問：雷達(dá)現(xiàn)在有哪些創(chuàng)新，特別是在汽車領(lǐng)域？BC：首先，這是一種通常的漸進(jìn)式工程：第一和第二級(jí)供應(yīng)商側(cè)重于挖掘MMIC（單片微波集成電路）技術(shù)的極限。真正的突破性創(chuàng)新都來自初創(chuàng)企業(yè)：我們已經(jīng)看到了新奇的技術(shù)如倫伯透鏡天線（Luneburg lens antennas），抑制DBF干擾的新算法，3D印刷陣列等。隨著我們進(jìn)入智能雷達(dá)時(shí)代，我們預(yù)計(jì)更多的雷達(dá)公司將在2018年涌現(xiàn)，并創(chuàng)造更多的創(chuàng)新。不過，我們預(yù)計(jì)有些會(huì)曇花一現(xiàn)，而有些技術(shù)會(huì)幸存下來。

問：應(yīng)用一種新型雷達(dá)所面臨的障礙有哪些？BC：從76GHz到81GHz的頻率窗口是第一大障礙，因?yàn)樗紝儆诤撩撞ǚ懂?。元件和材料都不容易獲得，現(xiàn)成的元件還沒有經(jīng)過表征。還有很多有爭(zhēng)議的地方需要解決。不過，我們擅長(zhǎng)解決這一挑戰(zhàn)以及其他挑戰(zhàn)，我們已經(jīng)在很短的時(shí)間內(nèi)取得了重大進(jìn)展。在高頻率運(yùn)行的障礙對(duì)我們而言不是一個(gè)攪局者，而且，事實(shí)上，它實(shí)際上是一個(gè)福音；它讓競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的追趕并非易事，使我們保持領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。還有一些障礙，由于不能透露太多關(guān)于這個(gè)平臺(tái)的信息，我們還不能在這個(gè)早期階段談?wù)?，但所有這些障礙都是可以解決的。到目前為止，還沒有什么是不可克服的。我們剛剛開始這項(xiàng)令人興奮的研發(fā)旅程，雖然在今年年初才開始啟航，但我們正在展示的和很快準(zhǔn)備出貨的雷達(dá)產(chǎn)品，都非常令人興奮地預(yù)見：在短短幾年之后將在道路上實(shí)現(xiàn)L4級(jí)和L5級(jí)的自動(dòng)駕駛。問：您認(rèn)為什么時(shí)候我們能看到這些智能雷達(dá)安裝于自動(dòng)駕駛汽車？BC：所有頂級(jí)汽車制造商都預(yù)測(cè)，我們將最早在2025年實(shí)現(xiàn)最高級(jí)L5級(jí)的自動(dòng)駕駛。在這個(gè)群雄爭(zhēng)鳴令人興奮的產(chǎn)業(yè)，我們是一家節(jié)湊很快的創(chuàng)業(yè)公司。明年我們將推出一款雷達(dá)產(chǎn)品，我們正在與所有頂級(jí)汽車制造商和自動(dòng)駕駛領(lǐng)域內(nèi)的戰(zhàn)略合作伙伴進(jìn)行洽談。我堅(jiān)信，為了L5級(jí)自動(dòng)駕駛汽車達(dá)到要求的安全水平，都必須裝配下一代的智能雷達(dá)，包括硬件和軟件。

問：麥得威國(guó)際（Metawave）建立這種新的雷達(dá)平臺(tái)的方法是什么？BC：麥得威國(guó)際獨(dú)特的方法在于使用了自適應(yīng)超材料和人工智能（AI）。總體目標(biāo)是打造具有視覺、速度和智能的高級(jí)雷達(dá)。在我們的方案中，我們使用全電子可調(diào)超材料平臺(tái)來取代昂貴和高功耗的移相器。

麥得威國(guó)際（Metawave）超材料天線技術(shù)從硬件的角度來看，這個(gè)方案是在保證與當(dāng)前軍用模擬移相器同等性能的前提下，去除了那些成本高、復(fù)雜性強(qiáng)和重量大的元件。從軟件的角度來看，我們正在開發(fā)強(qiáng)大的硬件控制、信號(hào)處理和決策算法，尤其針對(duì)硬件進(jìn)行了優(yōu)化。麥得威國(guó)際的新一代雷達(dá)產(chǎn)品名稱為WARLORD（縮寫自 W-Band Advanced Radar for Long-Range Object Recognition and Detection），其頻段在76~81GHz。WARLORD 采用了超材料天線，能發(fā)射可操控的高度定向的電磁波束，精準(zhǔn)探測(cè)目標(biāo)物的位置、速度，且不懼怕惡劣天氣以及環(huán)境。

WARLORD雷達(dá)能發(fā)射可操控的高度定向的電磁波束并且這款毫米波雷達(dá)內(nèi)置了麥得威國(guó)際自研的人工智能引擎：像人類一樣思考的WARLORD雷達(dá)AI（WARLORD Radar AI Thinking like Humans，WRATH），其中嵌入了各類物體識(shí)別和分類算法，可以分辨出道路參與者的屬性（行人、自行車、摩托或者巴士等），能夠提供如人眼一般的感知能力，被稱為“Digital Eye”。這是因?yàn)檫@樣的特性，WARLORD 還能采集3D雷達(dá)圖像。