随着汽车智能化和电动化的快速发展，自动驾驶传感器的配置需求也在不断增加。当前传感器朝着更大探测范围、更高探测精度和更强探测能力方向优化，以适应更多边缘场景。提升传感器能力，以及如何对车身周围传感器进行最优化配置与选择，是当前需要重点关注的问题。
在高阶自动驾驶体系中，传感器仍包含毫米波雷达、摄像头、激光雷达、以及超声波雷达等配置。然而，在毫米波雷达、摄像头和激光雷达的选择上，已经提升了若干层级。首先是毫米波雷达采用了4D高精度雷达，从分辨率角度实现质的跃升；其次是摄像头提升至高清分辨率，便于探测更小目标；最后，激光雷达从机械式向MEMS甚至更高级的Flash激光雷达转变。
本文将围绕上述三类传感器的改进，详细说明它们对自动驾驶探测能力的提升表现。
4D毫米波雷达的优势
从近期发生的自动驾驶相关事故可以看出，高速场景中对静止目标的识别尤为关键。当前的驾驶辅助/自动驾驶架构多以摄像头结合毫米波雷达进行检测，静止目标的识别往往依赖视觉信息；由于视觉模型需要大量训练数据覆盖各种目标，且图像分割常将静止目标误判为背景，导致视觉检测在某些情况下难以有效识别目标。
此时，传统毫米波雷达在静止目标检测方面具有优势，但其本身往往缺乏高度信息的测定，因此难以区分前方物体是在地面还是空中，容易引发误制动或未制动的情况。
4D毫米波雷达在原有距离、方位、速度的基础上增加了高度信息，形成了“3D+速度”的四维感知能力。核心参数与前述差异如下：
4D雷达也被称作成像雷达，具备更高的分辨率，能更清晰解析目标轮廓、类别与行为。这意味着在复杂路况下，它能够识别更小、被遮挡或静止的物体，以及横向移动的障碍物，从而提升系统的整体感知能力。
下面简要描述4D雷达在提升目标信息检测与自动驾驶控制方面的具体作用。
1. 高分辨率点云与边缘信息
成像雷达提供更高精度的道路边缘信息，提升高速行驶与变道时的辅助定位能力；在拥堵情况下对静止目标的探测精度也更高，有助于避免追尾等安全风险。
其提升并非单纯依赖深度学习对稀疏点云的学习，而是通过增加俯仰角以及相关通道，改善对高度信息的检测能力，提升点云信息密度与场景感知质量。
2. 基于高分辨特征的目标识别
对于行人等难以靠视觉单一识别的场景，成像雷达的微动信息与高分辨特征可与机器学习结合，对行人等目标进行辅助识别，提升对动态目标的辨识能力。
3. 高精定位与地图构建
毫米波雷达可在复杂环境中实现密集点云的定位与建图，具备对雨、雪、雾等环境的较强鲁棒性。系统若同时搭载激光雷达或高清摄像头，雷达的点云信息可作为辅助传感器，提升定位与建图的稳定性。
4. 硬件与处理能力
4D雷达通常包含更多的收发天线，以及双板处理芯片：一块负责射频前端与数据流，另一块用于点云数据处理和无线连接。通过芯片级联或虚拟发射天线等方式，雷达可获得更高的点云密度与场景感知能力，进一步提高AI感知在驾驶场景中的表现。
在高分辨成像雷达普及后，传感架构也在向集中式处理与统一域控制器演化，需匹配更高分辨率的感知算法与算力，以充分发挥传感器的潜在能力。
高分辨摄像头的潜在突破与挑战
随着整车架构向集中式处理转变，摄像头将更多地承担图像采集的传感角色，后续的图像处理与理解任务由中央控制器完成。对摄像头的分辨率需求也在提升：从早期的几十万像素、到百余万像素，甚至未来的800万像素摄像头，以覆盖更远距离的目标识别与监测。
不过，800万像素摄像头对感知算力提出了更高要求。以某些公开演示为例，在用同等分辨率下，若希望实现更复杂的对象识别和语义分割，常需对算力与热管理进行显著提升，甚至需对算法进行裁剪以控制实时性与功耗。
目前行业关注的关键问题包括：
1) 以800万像素替代低分辨率摄像头，需要多大算力来支撑，域控制器的热量和功耗会有何变化？
2) 摄像头分辨率提升是否必然带来线性倍增的算力需求，还是可以通过更高效的算法和硬件架构实现性价比提升？
3) 在更远距离识别、更多目标类别、以及更高识别精度的场景下，如何协调算法、算力、以及数据资源以实现系统级优化？
此外，关于摄像头的应用，需要结合具体场景和算法模型，综合评估算力需求、热设计与能耗、以及整体系统成本。
