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比亚迪 8T8R 毫米波雷达芯片,把感知计算交给中央大脑
发布:2026-10-11
· 事件:2026-10-11
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比亚迪 8T8R 毫米波雷达芯片,把感知计算交给中央大脑
2026-10-10 14:20
芝能智芯
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2026 年 9 月,比亚迪半导体宣布新一代车规级 4D 毫米波雷达芯片 BS1110ALA 量产,基于 28nm 射频 CMOS,单芯片集成 8 发 8 收,探测距离超 400 米、水平角分辨率 0.8 度、距离分辨率 5 厘米。卫星式架构,雷达通过 MIPI CSI-2 和 SerDes 把数据送到中央计算平台,已与自研璇玑 A3 联调。比亚迪正从传统雷达模组,走向射频前端与中央感知计算协同设计。
2026 年 9 月,比亚迪半导体宣布新一代车规级 4D 毫米波雷达芯片进入量产阶段。
这颗芯片基于 28nm 车规级射频 CMOS 工艺,单芯片集成 8 个发射通道和 8 个接收通道,能实现 400 米以上探测距离、0.8 度水平角度分辨能力,以及 5 厘米距离分辨率。
比亚迪发布时特别强调卫星式雷达架构,新芯片配置 MIPI CSI-2 高速数据接口,兼容主流 SerDes 器件,可以把雷达数据传输至中央计算平台,目前已完成与自研 4nm 智驾芯片璇玑 A3 的联调适配。
比亚迪正在从传统毫米波雷达模组方案,走向射频前端与中央感知计算协同设计。
传统车载雷达通常在传感器内部完成较多信号处理,再把目标列表发给智驾控制器。
比亚迪新方案把更多计算任务放在中央计算平台处理。如果这套架构能在成本、带宽、时延和安全性之间取得平衡,就可能改变今后汽车毫米波雷达的硬件组成方式。
Part 1
从 3D 走向 4D,
毫米波雷达多看到了什么?
毫米波雷达在汽车上已应用多年。早期长距雷达主要用于自适应巡航和自动紧急制动,优势是测量前方车辆的距离和相对径向速度,在雨雾等可见光条件较差时也能保持一定探测能力。
传统雷达通常角度分辨率有限、俯仰角测量能力不足。前方出现高架桥、停在路边的卡车或高悬交通标志,系统要判这些物体是否真的占据本车行驶路径。雷达信息比较稀疏时,系统很难区分物体的高度和空间位置。
高分辨率 4D 毫米波雷达希望通过更多收发通道、虚拟孔径设计和信号处理,把感知信息扩展为四个维度,距离、径向速度、水平角和俯仰角。
传统雷达目标点较稀疏,空间结构不完整;4D 成像雷达能给出更多角度及高度信息,有助于形成目标轮廓。这是概念示意,实际点云密度、精度与目标可见性,取决于天线阵列、信号处理及探测场景。
4D 雷达提升的是空间运动信息,摄像头和
激光雷达
仍有自己的位置。
◎
摄像头通过光学成像获取纹理、颜色和物体轮廓,
◎
激光
雷达通过
激光测距
获得空间点云,
◎
毫米波雷达主要根据电磁波反射测量目标位置、速度和部分空间结构。
三种传感器各有优势,毫米波雷达尤其擅长直接测量径向速度,也能在部分雨雾工况保持比可见光摄像头更稳定的探测。
它仍受多径反射、杂波、角度模糊、弱反射物体和目标分类能力限制,高分辨率 4D 雷达不意味着可以完全替代摄像头或激光雷达。
Part 2
8T8R 单芯片,
为什么收发通道数量如此重要?
BS1110ALA 采用 8T8R 架构,即 8 个发射通道和 8 个接收通道。
对 FMCW 毫米波雷达,发射天线发出经过调频的连续波,接收天线获取目标反射信号,通过分析收发信号之间的频率差、相位关系及多次测量结果,推算距离、速度和角度。
在 MIMO 雷达中,通过一定的发射信号正交方式和天线布置,可以利用多个发射和接收通道形成虚拟阵列。理想情况下,8 发 8 收可以形成 64 个虚拟收发组合。
单芯片集成 8T8R 有两个价值,减少为获得较多射频通道而使用多颗收发芯片带来的设计复杂性。
多颗射频芯片组成雷达系统时,要考虑芯片间时钟同步、相位一致性、射频连接、供电与标定,这些会增加系统设计和制造难度。
增加收发通道有助于为天线孔径设计和波束形成提供更多自由度。
64 个虚拟通道,最终角分辨率取决于天线实际孔径、排列方式、波长、信噪比、信号处理方法及可用扫描时间。
虚拟通道布置过密却没有增加有效阵列孔径,分辨率改善可能有限。同时,更多收发通道还会增加功耗、数据采样量和校准复杂性。
比亚迪公布的三项核心探测指标,分别对应长距探测、角度区分和距离分辨。
毫米波雷达最大探测距离取决于发射功率、天线增益、接收机灵敏度、信号处理增益和目标雷达散射截面积。同一台雷达,对大型卡车、普通乘用车、摩托车和行人的有效探测距离可能明显不同。
高速场景中,更远的探测距离有助于提前获取车辆运动信息。车辆以 120 公里每小时行驶时,约每秒前进 33.3 米,400 米对应约 12 秒行驶时间。
角分辨率描述雷达区分相近角度目标的能力,相同角度间隔的目标,距离越远,空间中的横向距离越大。
按简化几何关系计算,20 米处 0.8 度对应横向间距约 0.28 米,50 米处约 0.70 米,100 米处约 1.40 米,200 米处约 2.79 米,400 米处约 5.59 米。
FMCW 雷达的理论距离分辨率主要由有效调频带宽决定,距离分辨率约等于光速除以两倍有效带宽。
要实现 5 厘米理论距离分辨率,需要约 3GHz 有效带宽,在 77GHz 至 81GHz 车载雷达频段内,属于可通过宽带信号设计实现的技术范围。
Part 3
从射频指标看,
这颗芯片处在什么水平
相比只看 400 米探测距离,更适合从半导体角度研究芯片自身的射频性能。比亚迪披露的参数包含 13.5dBm 单通道发射功率、7bit 移相器、11dB 噪声系数、10.5bit ADC 有效位数,以及锁相环相位噪声等。
从技术角度,发射功率、噪声系数和相位噪声相互配合,决定雷达射频链路的基础能力。
13.5dBm 单通道发射功率约对应 22.4 毫瓦射频输出功率,它不能直接作为整个雷达模组的等效全向辐射功率,因为天线增益、通道组合方式和法规限制还会影响最终输出。
11dB 噪声系数描述接收链路对信噪比的劣化程度,在相同带宽、增益和其他条件下,噪声系数越低,弱目标检测条件通常越有利。
相位噪声同样重要。车载毫米波雷达经常要同时处理强反射目标和弱反射目标,车辆附近有大雷达反射很强的大卡车,旁边可能有反射信号很弱的小型目标。
锁相环相位噪声较高时,强目标的频谱泄漏可能影响附近弱目标识别,低相位噪声能改善复杂场景中的目标检测条件。
汽车毫米波雷达普遍采用比较独立的传感器设计。
一个雷达模组内部包含射频芯片、信号处理单元、存储器、电源管理和通信接口。雷达收到反射信号后,先在本地完成距离 FFT、多普勒 FFT、角度估计、目标检测和跟踪,最后把目标列表传给智驾域控制器。这种架构有成熟、通信带宽需求较低等优点,但也有限制。
雷达内部算法可能对弱小目标、静止目标或不确定目标做过滤。
处理后的目标列表信息更紧凑,却可能丢失部分原始反射特征。当智驾系统越来越依赖统一的环境建模,中央计算平台希望获得更多底层感知信息,卫星式雷达就是围绕这个需求发展的。
在比亚迪新方案中,雷达前端通过 MIPI CSI-2 接口和 SerDes 链路将数据传送到中央计算平台,再由中央平台承担更多雷达信号处理和感知融合任务。关键是数据处理职责的重新划分,不是简单把一根 CAN 线换成高速传输线。
以 8T8R 芯片为例,如果 8 个接收通道同时以 50MS/s 采样,每个样本按 16bit 传输,未经压缩的单分量数据量理论上可达 6.4Gbps,若同时传输 I/Q 双分量,数据率可能进一步提高。
实际系统还会采用不同的采样时序、数据位宽、通道复用和前端处理方案,卫星式雷达对整车数据链路提出了明显更高的要求。
MIPI CSI-2 及 SerDes 提供高速数据传输手段,中央智驾芯片要有足够的存储带宽和信号处理能力才能承接这些数据。
这类架构可能减少本地处理器配置和重复计算,也让多个雷达统一运行算法,但会增加中央计算负载及通信可靠性要求。
自研的璇玑 A3 车规级 4nm 智驾芯片已于 5 月发布并进入量产,三颗芯片协同总算力超过 2100TOPS,单位算力功耗较同级方案降低 20%,支持面向 L3、L4 应用的计算需求。
比亚迪璇玑架构 2.0 推进集中式计算和智能辅助驾驶系统升级,为卫星式毫米波雷达提供了硬件基础。
当雷达数据集中到中央计算平台后,中央 SoC 除了处理摄像头、激光雷达和其他传感器输入,还要承担相当一部分雷达信号处理工作。传统雷达处理需要大量 FFT、矩阵计算、波束形成、恒虚警检测及后续目标估计。
Part 4
与恩智浦、德州仪器相比,
比亚迪走了一条什么路线
全球车载毫米波雷达芯片市场,长期由恩智浦、德州仪器、英飞凌等国际企业构建主要技术和客户生态。
◎
恩智浦既有高度集成的雷达 SoC,也有分立的射频收发器与雷达处理器组合,例如 S32R47 面向高分辨率成像雷达,配置专用雷达信号处理加速资源,并提供 MIPI CSI-2、以太网等高速接口。
◎
德州仪器 AWR2944P 是一款 4T4R 车规毫米波雷达 SoC,集成 Arm 处理器、C66x DSP 和雷达硬件加速器,强调紧凑的单芯片雷达系统能力。
毫米波雷达竞争正朝两个方向展开。
◎
一条是把射频、计算及控制能力进一步集成在本地 SoC 中,减少器件数量和外部连接,提供成熟、独立的智能雷达模组。
◎
另一条是增强雷达射频前端的数据输出能力,让更多计算转移到中央平台。
两条技术路线没有绝对高低。
◎
对低成本角雷达、盲区监测和基础辅助驾驶,本地集成式 SoC 仍有明显吸引力。
◎
对配备高性能中央处理器、多颗摄像头和雷达的高阶辅助驾驶系统,卫星式架构提供了新的系统优化空间。
比亚迪当前强调 8T8R 单芯片和卫星式数据传输,希望与自身集中式智驾架构形成配合。
在全球范围,8T8R 和中央处理并非没有其他厂商布局,比亚迪的竞争地位仍应通过收发性能、整机成本、功耗、有效探测能力和量产规模来评价。
小结
比亚迪正在建立高集成射频芯片设计能力,也在探索把感知计算从独立传感器转移到中央计算平台。我们还是可以多看看的。
原文标题 : 比亚迪 8T8R 毫米波雷达芯片,把感知计算交给中央大脑
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if (getLoginInfo() == null) {
$(".comment_login_pop").show();
return;
}
$.ajax({
type: "post",
url: "/setFavState.html",
data: {
"detailid": DetailID,
"state": "1",
"method": "setFavourite",
"appflag": "111111",
"newstype": "1",
"userid": userid
},
dataType: "json",
success: function (resp) {
if (resp.code == "1") {
$(".collect").hide();
$(".collected").show();
showCollectPopup("收藏成功");
}
},
error: function (e) {
console.log(e);
}
});
});
$(".collected").off("click").on("click", function () {
if (getLoginInfo() == null) {
jQuery(".comment_login_pop").show();
return;
}
$.ajax({
type: "post",
url: "/setFavState.html",
dataType: "json",
data: {
"detailid": DetailID,
"state": "0",
"method": "setFavourite",
"appflag": "111111",
"newstype": "1",
"userid": userid
},
success: function (resp) {
if (resp.code == "1") {
$(".collect").show();
$(".collected").hide();
showCollectPopup("取消收藏");
}
},
error: function (e) {
console.log(e);
}
});
});
})
function getXMLHttpRequest() {
var req = false;
try {
req = new XMLHttpRequest();
}
catch (err) {
try {
req = new ActiveXObject("Msxml2.XMLHTTP");
}
catch (err) {
try {
req = new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP");
}
catch (err) {
req = false;
}
}
}
return req;
}
function json2String(obj) {
var str = ''
for (var key in obj) {
var value = obj[key]
str += key + '=' + value + '&'
}
return str
}
function setTimer(){
setTimeout(function(){
console.log("setTimer implement");
var DetailID = "30706386";
var data = {
"method": 'addArticleBrowseRecord',
"detailid": DetailID
};
/* var url = '//www.ofweek.com/keyword/addArticleBrowseRecord.do?' + json2String(data);
var xml = getXMLHttpRequest()
xml.open("GET", url, false);
xml.send(''); */
var url = '/addArticleBrowseRecord.html';
$.ajax({
type: "POST",
url: url,
data: data,
async: false,
dataType: "json",
success: function (resp) {
//alert("success");
},
error: function (e) {
console.log(e);
}
});
},7000);
}
setTimer();