毫米波雷达在国内新能源汽车行业的应用

智能汽车产业链现状

智能汽车涉及无人驾驶等多个领域，包括

• 汽车零部件
• 电子
• 计算机
• 通信等行业

新能源汽车是智能汽车的最佳载体，新能源汽车的小料提升将促进汽车智能化发展。

新能源汽车的核心变化在于动力系统，由汽油变成电池。电池成本约占整车成本的 30%~50%，主要投资锂电池产业链；

智能汽车更偏向智能化技术与电子设备集成，融汇了:

• 新材料；
• 互联网；
• 大数据;
• 人工智能等前沿技术。

主要投资汽车、电子、通信、消费、计算机等领域，

其中汽车零部件、应用软件和消费电子组件占据半壁江山，TMT 行业属性突出。

国内目前有 3 类厂商布局智能汽车业务：

1. 互联网科技公司 （小米、华为、百度 Apollo）
2. 汽车零部件公司（德赛西威、均胜电子、华域汽车）
3. 汽车整车企业，包括传统车企（比亚迪、长安汽车、吉利、上汽集团、长城汽车、奇瑞、广汽）和“造车新势力”（蔚来、小鹏、理想、零跑）

智能汽车产业链主要分为 3 条：

1. 智能座舱 （主要通过融合“视觉” “语言”等感知数据 ，依托软件来实现与车辆的智能互动、监控驾驶员行为等功能。）

• 中控大屏；
• 全液晶仪表；
• 流媒体中央后视镜；
• 抬头显示系统（Head Up Display，HUD）；

2. 自动驾驶 （自动驾驶室高级辅助驾驶的最终目标，其系统架构可分为感知系统、决策系统和执行系统）

3. 车路协同（V2X） 第三条，车路协同(V2X)。V2X 中的“V”指汽车英文“Vehicle”​，​“2”是“to”的缩写，​“X”是各类交互对象的统称，例如车与车(V2V)、车与路(V2I)、车与人(V2P)、车与云(V2C)。这种多维度的实时快速通信，是实现车联网、无人驾驶及智能交通的基础。

   

毫米波在新能源汽车的使用场景

我们重点讨论智能汽车产业链中的自动驾驶的感知系统。

感知系统相当于汽车的“眼睛和耳朵”​，核心载体为各类传感器。

当前自动驾驶环境感知的技术路线主要有两种：

• 一是以摄像头为主导、配合毫米波雷达等低成本传感器的视觉主导方案； - 成本较低，商业化可行性较高；
• 二是以激光雷达为主导，配合摄像头、毫米波雷达等元器件的多传感器融合方案。 - 成本较高，但在信息获取上更加精准。

前者成本较低，商业化可行性较高；

后者成本较高，但在信息获取上更加精准。

2024 年，新能源车渗透率已达 47.6%，为智能汽车奠定了坚实的电动化基础，预计到 2030 年高阶智驾渗透率将突破 50%。

未来投资者可重点关注智能汽车的技术迭代进程和新产品落地节奏。

硬件方面的增量需求集中于传感器与线控系统两大领域：

• 激光雷达、
• 毫米波雷达、
• 摄像头等感知设备需求激增，

其中激光雷达凭借高精度、高壁垒的特性成为核心增量品类；

线控制动、线控转向是实现高阶自动驾驶的关键执行部件，国产替代进程正在加速推进。

软件与算法升级方面，投资者可持续关注“车—路—云”协同系统的技术突破与商业化落地，其核心价值在于提升自动驾驶的全局决策能力。

毫米波雷达 VS PIR 摄像头 核心区别对比

维度	毫米波雷达	PIR	摄像头
工作原理	主动发射电磁波，接收回波	被动接收红外热辐射变化	采集图像，AI 识别
能否检测静止人体	✅ 可以，靠微动/呼吸	❌ 基本不行	✅ 可以，但依赖算法
检测内容	距离、速度、角度、存在、微动	移动热源	图像、人脸、行为、人数
光照影响	无	无，但怕热源干扰	很大，黑夜需补光
温度/天气影响	较小	较大，高温灵敏度下降	雨雾雪影响大
隐私性	高，不生成图像	高，不生成图像	低，涉及图像视频
穿透能力	可穿塑料、玻璃、薄墙等非金属	不能穿玻璃、墙	不能穿，需视线
多目标能力	中等，可测多个目标	差，通常只报“有人移动”	强，可识别多人
信息丰富度	中等	低	极高
成本	中等	极低	低到高都有
功耗	中等	极低	较高
典型场景	存在检测、汽车雷达、跌倒	感应灯、安防移动报警	监控、人脸、行为分析

毫米波雷达除汽车外，还有很多其他应用场景

1. 智能家居与楼宇

• ​长走廊/通道​：人来灯亮、人走灯灭，避免长走廊灯具常开。
• ​车库/地下停车场​：检测车辆或人员存在，控制照明、通风、车位引导。
• ​大客厅/开放式空间​：覆盖客厅 + 餐厅 + 厨房，判断哪个区域有人。
• ​庭院/阳台/入户区域​：户外存在检测，联动灯光、报警。
• ​仓库/厂房​：大范围人员存在检测，联动照明和空调。

如何选择与 ESPHome 兼容的跌倒检测传感器

2. 安防与周界防护

• ​围墙/围栏入侵检测​：替代红外对射，不受雨雾、强光、黑夜影响。
• ​园区/工地/变电站周界​：检测人员移动，触发摄像头跟踪或警报。
• ​危险区域闯入​：如高压区、机械臂工作区，检测到人靠近即停机。
• ​无人值守站点​：基站、泵房、粮库等远程入侵监测。

3. 交通与汽车

• ​**自适应巡航（ACC）**​：77GHz 长距雷达探测前车距离，自动跟车。
• ​**自动紧急制动（AEB）**​：远距离识别前方障碍物，提前预警或刹车。
• ​盲区监测/变道辅助​：检测侧后方来车，距离可达数十米。
• ​后向交叉交通预警​：倒车时检测横向来车。
• ​交通流量统计/测速​：道路车辆计数、车速测量、红绿灯触发。
• ​停车位占用检测​：一个雷达覆盖多个车位，判断有无车辆。

4. 工业与机器人

• ​AGV/AMR 导航避障​：长距离探测前方人员或障碍物，保障运行安全。
• ​起重机/行车防撞​：检测吊钩与障碍物距离，防止碰撞。
• ​传送带/产线人员检测​：人员进入危险区域即报警停机。
• ​雷达液位/料位计​：80GHz 等高频雷达可测数十米高的储罐、筒仓。
• ​工业安全区域监控​：大范围检测人员闯入，替代安全光幕。

5. 公共基础设施

• ​铁路轨道障碍物检测​：探测轨道上的人、动物、落石。
• ​站台安全监控​：检测乘客越线、跌落风险。
• ​桥梁/隧道结构监测​：毫米波雷达可测微小形变、振动。
• ​河流/水库水位监测​：非接触式雷达水位计，量程可达数十米。
• ​机场跑道异物检测​：远距离探测跑道上的小物体。

6. 健康与特殊应用

• ​大房间跌倒检测​：养老院、独居老人住宅，覆盖整个房间。
• ​睡眠/呼吸监测​：通常距离较短，但可穿被褥、非接触。
• ​无人机高度计/避障​：长距离探测地面或障碍物，辅助定高和防撞。
• ​体育测速​：球速、车辆速度、运动员冲刺速度测量。

总结

DF提供很多毫米波雷达的产品
创客社区也有很多有趣的测试和应用。
有兴趣可以自行探索一番。

本文智能汽车部分参考来源于 书籍《ETF投资实战指南：从入门到精通 》
如果对博客有兴趣可以去听《罗永浩的十字路口》关于造成有和何小鹏、李想、零跑汽车朱江明的聊天。