毫米波雷达在国内新能源汽车行业的应用
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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：
- 互联网科技公司 （小米、华为、百度 Apollo）
- 汽车零部件公司（德赛西威、均胜电子、华域汽车）
- 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：
- 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）；
-
自动驾驶 （自动驾驶是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）
-
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。
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。
