特斯拉HW4.0上搭载超高清雷达，成本只有激光雷达的10%！（附内部设计图）

“用激光雷达的都是傻子。”
马斯克曾经如此评价激光雷达。

近年来，随着自动驾驶技术的飞速发展，越来越多的汽车制造商开始把自动驾驶技术作为未来发展的重要方向。作为自动驾驶技术领域的领军企业，特斯拉一直在不断推陈出新，致力于让自动驾驶技术更加成熟和普及。最近，特斯拉宣布将在其最新的HW4.0硬件上搭载一款超高清雷达，这款雷达能够帮助特斯拉汽车更加准确地感知周围环境，提高自动驾驶系统的精度和可靠性。那么，这款超高清雷达是如何工作的呢？它能够为特斯拉自动驾驶技术带来哪些优势？本文将会对这些问题进行详细探讨。

| 特斯拉为什么不用激光雷达？

激光雷达是一种高精度的传感器，具有极高的探测精度和范围，能够快速准确地获取周围环境的信息。但是，激光雷达价格昂贵，同时在雨雪天气、灰尘等场景下，精度会受到很大影响，因此在自动驾驶技术中的应用受到一定限制。

相比之下，毫米波雷达作为一种广泛使用的传感器，具有价格低廉、对雨雪等天气条件不敏感等优势，适用于在多种天气条件下的自动驾驶系统中使用。特斯拉的自动驾驶技术主要采用毫米波雷达与摄像头进行感知，而非激光雷达。

马斯克曾在多个场合表达过对激光雷达的质疑，并认为使用激光雷达的自动驾驶汽车并不具备实用性。他在2019年的一次公开演讲中表示，激光雷达虽然具有高精度和高分辨率的优势，但是成本太高，而且在雨雪天气和强光照射等情况下，效果会受到很大影响。

激光雷达在自动驾驶的作用演示

马斯克认为，特斯拉在自动驾驶技术上注重的是整体解决方案的优化，而不是依赖某一种传感器。因此，特斯拉并不排斥激光雷达技术，而是在整个自动驾驶系统中采用多种传感器相互协作，以提高系统的稳定性和可靠性。

| 激光雷达对于健康有影响吗？

激光雷达分为四大部分：发射模块、接收模块、扫描模块、控制模块。

在激光雷达工作时，发射模块负责发射激光，扫描模块负责对特定区域进行扫描，接收模块探测回光，控制模块则对点云图进行处理，最终完成探测。

激光雷达在正常工作状态下，通常不会对健康产生明显的影响。激光雷达发出的光线主要是红外线，其能量较低，不足以对人体造成伤害。

然而，如果激光雷达直接照射人眼，可能会对眼睛产生不良影响，导致眼部疼痛、视力下降、甚至失明。因此，在使用激光雷达时，需要采取相应的安全措施，避免激光束直接照射人眼。同时，激光雷达在工作时还会产生较高的噪音，对人的听力也可能产生一定的影响。

总之，如果激光雷达在正常情况下进行使用，并采取了适当的安全措施，其对人体健康的影响是可以控制在安全范围内的。但如果不遵守相关规定或者使用不当，激光雷达也有可能对人体产生不利影响。

| HW 4.0硬件和超高清雷达

HW 4.0硬件是特斯拉公司即将推出的一款用于自动驾驶的计算机芯片，它是目前特斯拉车载计算机芯片的升级版。据报道，HW 4.0硬件将采用更先进的7nm芯片制造工艺，相比于当前的HW 3.0，它将拥有更强大的处理能力和更高的能效比。这意味着HW 4.0硬件将能够更好地支持特斯拉的自动驾驶功能，提高驾驶体验和安全性。

此外，特斯拉还将在HW 4.0硬件中搭载超高清雷达，这是一种新型的雷达传感器，它能够以更高的分辨率和更远的距离探测周围的环境。据悉，超高清雷达的探测距离可以达到200米以上，分辨率高达分米级别，能够精准地探测周围的车辆、行人、障碍物等，从而提供更准确的环境感知和自动驾驶决策。

特斯拉的超高清雷达采用的是毫米波雷达技术，它利用高频电磁波对周围环境进行探测和感知。相比于传统的激光雷达，毫米波雷达具有更高的探测距离和更好的适应性，不受天气、灰尘和光线等因素的影响，因此更适合在自动驾驶场景中使用。

特斯拉HW4.0硬件:

新一代硬件升级将持续利好计算芯片、存储芯片以及各类传感器及接口。具体体现在：1）FSD芯片性能小幅提升；2）显存从LPDDR4大幅升级为GDDR6；3）摄像头接口数量提升33%，同时摄像头分辨率提高；4）新增以太网接口，为4D激光雷达上车准备。

计算芯片方面：FSD芯片性能提升，HW4.0的2颗FSD芯片仍然沿用了上一代FSD的ARM Cortex-A72 CPU内核，但数量从3.0的12个提升到4.0的20个，最大频率2.35GHz，默认频率1.37Ghz，TRIP内核数量从2个增加到3个，工作频率提高到2.2GHz。CPU和GPU保持不变，CPU依旧采用AMD Ryzen Zen+ V180F嵌入式处理器，GPU采用基于AMD Radeon Navi 23打造的RDNA2。工艺制程极有可能采用7nm先进制程，整体提升了算力并降低功耗。

传感器方面：HW4.0的智能驾驶模块上有12个摄像头接口（1个预留），相较HW3.0的9个摄像头接口数量提升33%。据业内人士推测，4.0硬件或在3.0基础上将前挡风玻璃的三目摄像头变成双目摄像头，但前视摄像头由120万像素提升至500万像素，同时新增2个侧摄像头和1个前摄像头，意味着HW4.0逐渐转向Tesla Vision纯视觉路线，360度环视也有望实现。

接口方面：HW4.0将以太网接口从1个升级到2个。新增加的以太网接口正是为定制的高分辨率毫米波雷达服务，代号Phoenix（或是4D毫米波雷达），传统毫米波雷达用CAN或CAN-FD连接，4D毫米波雷达信息量大，需要使用100Mbps以太网。

| 超高清雷达的技术特点和工作原理

超高清雷达是一种新型的雷达技术，它使用更高频率的电磁波进行探测和测量，从而提供更高分辨率的环境感知信息。与传统的毫米波雷达相比，超高清雷达具有以下技术特点：

| 超高清雷达如何提高自动驾驶系统的感知能力

超高清雷达可以提高自动驾驶系统的感知能力，主要体现在以下几个方面：▲精确的环境感知：超高清雷达可以提供更高的分辨率和更广的视野，从而可以更准确地感知周围环境中的物体，包括其他车辆、行人、障碍物等。这可以帮助自动驾驶系统更准确地判断周围环境的变化，做出更合理的决策。
▲精确定位和跟踪：超高清雷达可以提供更精确的目标物体位置和运动状态信息，可以实时跟踪目标物体的位置和运动轨迹。这可以为自动驾驶系统提供更准确的目标物体信息，帮助自动驾驶系统更好地预测目标物体的动态变化，做出更安全的驾驶决策。
▲更远的探测距离：超高清雷达可以在更远的距离范围内感知目标物体，可以在更远的距离范围内探测到周围的环境变化，提高自动驾驶系统的感知能力。

对复杂环境的适应能力：超高清雷达可以适应更为复杂的环境，包括高速公路、城市道路、停车场等多种复杂道路情况。可以更好地感知周围环境中的物体和障碍物，更好地适应复杂的道路情况，提高自动驾驶系统的性能和安全性。超高清雷达可以提供更准确、更全面、更远、更适应复杂环境的环境感知信息，从而帮助自动驾驶系统更好地理解周围环境，更准确地感知环境中的变化，做出更合理、更安全的驾驶决策。| 超高清雷达如何帮助自动驾驶系统实现精准的路径规划和行驶控制

超高清雷达可以通过提供更为准确和精细的环境感知信息，帮助自动驾驶系统实现精准的路径规划和行驶控制。具体来说，其作用主要体现在以下几个方面：

1. ▲精确定位：超高清雷达可以提供更为精确的定位信息，帮助自动驾驶系统更好地理解车辆所处的位置和方向。这可以为路径规划和行驶控制提供更为准确的基础信息。

2. ▲高精度地图：超高清雷达可以提供更为详细和全面的地图信息，包括路面高程、路标、交通标志等。这些信息可以为自动驾驶系统提供更为准确和全面的地图信息，帮助路径规划和行驶控制更加精准。

3. ▲精确感知障碍物：超高清雷达可以感知周围环境中的障碍物、行人、车辆等物体，并且可以提供其精确位置、速度等信息。这可以帮助自动驾驶系统更好地理解周围环境中的变化，并且根据实时感知的信息进行路径规划和行驶控制。

4. ▲高精度控制：超高清雷达可以提供更为精细的行驶控制信息，包括距离、速度、方向等。这些信息可以帮助自动驾驶系统更加精准地进行行驶控制，实现更为安全和平稳的驾驶体验。
   
   

超高清雷达可以提供更为准确和精细的环境感知信息，帮助自动驾驶系统实现更加精准和安全的路径规划和行驶控制。这可以为自动驾驶技术的发展提供更加有力的支持和保障。| 超高清雷达如何提高自动驾驶系统与周围环境的互动效率超高清雷达可以提高自动驾驶系统与周围环境的互动效率，主要有以下几个方面：

1. ▲实时高精度感知：超高清雷达可以实时感知周围环境中的车辆、行人、路标、交通标志等物体，能够提供高精度的实时感知信息，从而可以帮助自动驾驶系统更加准确地理解周围环境的变化。

2. ▲实时高精度定位：超高清雷达可以提供高精度的车辆定位信息，能够帮助自动驾驶系统更好地了解车辆的位置和方向，从而更加精确地进行路径规划和行驶控制。

3. ▲实时高精度地图更新：超高清雷达可以感知路面高程、路标、交通标志等信息，并实时更新地图数据，这可以帮助自动驾驶系统更好地了解道路信息，从而更加准确地进行路径规划和行驶控制。

4. ▲实时高精度通信：超高清雷达可以支持车辆与周围环境的高精度通信，从而可以实现更加精确和高效的协同行驶。例如，通过感知周围车辆的位置和速度等信息，自动驾驶系统可以做出更加合理的行驶决策，避免与其他车辆发生碰撞或者拥堵。

超高清雷达可以提供更加精确和高效的环境感知信息，从而可以帮助自动驾驶系统更加准确地了解周围环境的变化，并且更加精确地进行路径规划和行驶控制。这可以提高自动驾驶系统与周围环境的互动效率，为自动驾驶技术的发展提供更加有力的支持和保障。| 超高清雷达在未来的自动驾驶技术发展中的前景和作用随着自动驾驶技术的不断发展，超高清雷达作为一种先进的感知技术，将发挥越来越重要的作用。超高清雷达的优势在于能够提供更加高精度的感知和定位信息，可以实现更加精确的路径规划和行驶控制，从而提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。未来，随着超高清雷达技术的不断发展和成熟，其在自动驾驶技术中的作用将进一步扩大和深化。具体来说，超高清雷达有以下几个方面的前景和作用：

1. 提高自动驾驶系统的安全性：超高清雷达可以提供更加精确的感知和定位信息，能够帮助自动驾驶系统更好地了解周围环境的变化，从而提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。
   
   

2. 提高自动驾驶系统的精度：超高清雷达能够提供更加高精度的感知和定位信息，可以实现更加精确的路径规划和行驶控制，从而提高自动驾驶系统的精度和准确性。
   
   

3. 改善自动驾驶系统的用户体验：超高清雷达可以提供更加精确的路况信息，可以帮助自动驾驶系统更好地适应不同的驾驶环境，从而改善自动驾驶系统的用户体验。
   
   

4. 促进自动驾驶技术的发展：超高清雷达作为一种先进的感知技术，将促进自动驾驶技术的发展和成熟，为人类社会带来更加便捷和高效的交通出行方式。
   
   

总之，超高清雷达在未来的自动驾驶技术发展中将发挥越来越重要的作用，其在提高自动驾驶系统的安全性、精度、用户体验等方面都将起到重要的促进作用。| 超高清雷达面临的技术挑战和可能的解决方案随着自动驾驶技术的不断发展和完善，超高清雷达作为一种关键的感知技术，也面临着一些技术挑战和难题。其中最主要的挑战包括以下几个方面：

1. ▲环境适应性：超高清雷达需要在复杂的天气和路况条件下运作，如雨、雪、雾等恶劣天气、隧道、桥梁等特殊路段的环境变化。因此，如何提高雷达的环境适应性是一个重要的技术挑战。

2. ▲数据处理和算法优化：超高清雷达产生的数据量非常大，需要高效的数据处理和算法优化，以提高感知能力和降低计算成本。同时，如何有效地将超高清雷达的数据与其他传感器的数据进行融合，也是一个需要解决的问题。

3. ▲成本和可靠性：超高清雷达作为一种高端的感知技术，其成本较高，如何降低成本是一个需要解决的问题。同时，超高清雷达在复杂环境下的可靠性和稳定性也需要得到进一步提高。

为了应对这些技术挑战，可以采取以下一些可能的解决方案：

1. ▲算法优化和数据处理：利用深度学习等人工智能技术，对超高清雷达数据进行处理和分析，提高感知能力和准确性。同时，通过优化算法和数据处理流程，可以提高数据的处理效率和降低计算成本。

2. ▲多传感器融合：将超高清雷达与其他传感器（如摄像头、毫米波雷达等）进行融合，提高整个自动驾驶系统的感知能力和鲁棒性。

3. ▲工艺和材料创新：通过研发新的工艺和材料，可以降低超高清雷达的成本，并提高其可靠性和稳定性。

超高清雷达作为自动驾驶技术中重要的感知技术，其未来的发展前景非常广阔。通过技术创新和不断地优化，超高清雷达可以更好地满足自动驾驶系统在各种环境下的需求，提高行驶的安全性和效率。

目前特斯拉HW 3.0中的三个前置摄像头

特斯拉自研高分辨率雷达的内部设计图，采用双芯片级联雷达解决方案+赛灵思Zynq MPSoC处理平台（FPGA）。

| 特斯拉自研高分辨率雷达的内部设计图

总的来说，超高清雷达的引入使得特斯拉自动驾驶系统的感知能力得到了极大提升，为实现更安全、更高效的自动驾驶提供了强有力的支持。相较于传统雷达，超高清雷达具有更高的分辨率和探测距离，可以更精准地感知周围环境，并在复杂多变的道路环境下保持稳定的工作性能。

此外，随着自动驾驶技术的不断发展，超高清雷达也面临着一些挑战，如天气干扰、多路径问题、高动态范围成像等。为了解决这些问题，需要在硬件、算法等方面进行不断的优化和创新。总的来说，超高清雷达技术是未来自动驾驶技术发展的重要方向之一，随着技术的不断进步和成熟，将会在自动驾驶车辆中发挥越来越重要的作用。