本報告深入研究了雷達技術及市場，尤其重點關注了汽車應用。報告從材料、半導體技術、封裝技術、天線陣列和信號處理等層面深入分析了雷達技術，構建了全面的技術發展路線圖，展示了雷達技術將如何發展成為能夠提供密集4D點云的4D成像雷達，并實現物體探測、分類和跟蹤。

本報告調研了雷達市場上最新的產品創新，以及全球有前景的初創企業。本報告還創建了一個短期和長期的預測模型，預測期覆蓋了從2019年到2040年。此外，報告按自動化程度以及乘用車、共享車輛和卡車對市場出貨量和價值進行細分。在第一個十年期，高級駕駛輔助系統（ADAS）（Level 1級和Level 2級）將成為主要的市場驅動力，而來到第二個十年期，自動駕駛汽車將成為主要的市場驅動力。

2020~2040年雷達市場預測（樣刊模糊化）

報告提要

雷達是ADAS和自動駕駛應用的傳感器套件中的重要一環。本報告首先研究了雷達在當前各種ADAS功能（例如ACC、AEB、FCA、BSD、LCW、HWA等）中扮演的角色。然后，研究了隨著ADAS和自動駕駛水平的提高，短程/中程/遠程雷達的單車安裝量將如何增長。

本報告詳解了全球范圍內運行頻率的驅動因素和趨勢，分析了設備參數（包括中心頻率、帶寬、測量時間和虛擬孔徑等）如何影響關鍵性能指標，例如探測速度、范圍、方位角和仰角分辨率等。然后，對目前市場上的通用產品進行了調研和對比分析。報告還總結了從芯片（無晶圓廠/IDM/代工廠）到模組制造商的整個價值鏈。

本報告創建了詳盡的市場預測模型。市場預測首先考量了ADAS和自動駕駛如何滲透汽車市場。本報告提供了為期20年的市場預測（2020年至2040年），將汽車市場按自動駕駛級別從Level 0級到Level 5級進行細分。該預測模型還考慮了自動駕駛汽車和共享自動駕駛汽車對全球汽車總銷量的影響，在合理的市場狀況下，預測汽車市場的峰值銷量大約會在2031年下半年。然后將這些預測結果納入了雷達銷售量的預測模型。針對雷達市場的規模預測，我們為中/遠程雷達創建了合理且積極的降價方案。在預測模型中，我們還考慮了相關的半導體材料技術（GaAs、SiGe和Si）。

按照ADAS和自動駕駛級別細分的出貨量預測

技術趨勢：半導體、片上集成、封裝和低損耗材料

雷達技術正在不斷演進，這對于雷達而言確實是非常激動人心的時期。本報告提供了各種半導體技術方案的詳細定量對比分析，例如GaAs HEMT、InP HEMT、SiGe BiCMOS、Si CMOS和Si SOI等，考量了最大頻率、放大器效率、光刻技術節點、功能集成能力、產量和成本等因素。

本報告展示了半導體技術的演進，以及未來幾年內可能的發展趨勢。解析了GaAs技術如何以及何時被SiGe取代，以及現在的SiGe可能會在何時以及如何被Si CMOS（或SOI）革新。報告詳細介紹了市場上主要的現有和新興產品，涵蓋SiGe BiCMOS以及Si CMOS和SOI。報告中涉及的主要廠商包括恩智浦（NXP）、英飛凌（Infineon）、意法半導體（ST Microelectronics）、安森美半導體（ON Semiconductor）、德州儀器（Texas Instruments ）、亞德諾（ADI）、Arbe Robotics、Uhnder、Straradian以及Oculii等。

向Si CMOS等類似器件的發展趨勢將使更多功能集成到雷達芯片中。本報告展示了雷達是如何從針對每種功能分別采用單獨芯片發展為單芯片集成。最新的SiGe BiCMOS以及一些最新的Si CMOS雷達芯片包括了多個收發器、監視功能、波形發生器和ADC。最新的Si CMOS甚至包括了帶有存儲器的微控制器，以及數字信號處理單元DSP。這清晰地顯示了單芯片解決方案的趨勢，這有助于顯著降低成本和大規模批量生產。

本報告還研究了雷達的封裝解決方案。過去，雷達中的多顆芯片直接安裝在電路板上（CoB）并通過引線鍵合連接。如今，雷達開始采用晶圓級封裝技術來封裝芯片，例如晶圓級封裝BGA或倒裝芯片BGA封裝等。報告提供了芯片和封裝解決方案的對比分析。對于封裝解決方案，我們還比較了倒裝芯片、扇出和BGA的高頻性能。

本報告概覽了設計、材料和無源器件的板級趨勢。在這方面，我們注意到板上排布的變化。過去采用兩個單獨的RF和數字電路板，現在，最常見的是頂層由特殊RF材料組成的混合電路板。至少對于小天線陣列而言，趨勢是朝著封裝天線（AiP）設計的方向發展。這種設計有些已經可以滿足車規級應用標準。本報告還探討了片上天線的長期可能性。

混合電路板成為標準配置（樣刊模糊化）

此外，本報告分析了高頻下低插入損耗的材料要求。這些特殊材料需要提供低損耗正切。至關重要的是，介電常數和損耗角正切對于溫度和頻率的變化需要保持穩定。另外，還需要低吸潮，材料需要便于或具有已知的改性加工。本報告針對市場上廣泛的材料選擇提供了全面的對比分析，包括陶瓷填充PTFE、LCP、PI/含氟聚合物、LTCC或AlN等陶瓷、以及玻璃等。

4D成像雷達

現在，雷達技術正在朝著能夠提供密集4D點云的4D成像雷達發展，超越物體存在探測、距離和速度確定，朝著3D物體探測、分類和跟蹤發展。

本報告重點關注并評估了增加天線陣列對方位角、仰角分辨率以及數據矩陣和點云的重要影響。有關方位角和仰角附加的高分辨率信息為4D成像雷達鋪平了道路。這些新興功能或將模糊雷達和激光雷達（LiDAR）之間的界線，使雷達滲透部分潛在的激光雷達市場，并且還不受光照條件和天氣的影響。盡管激光雷達在某些參數（包括角分辨率和潛在的物體分類）方面仍將占據主導地位，但是，4D成像雷達的興起或將形成有趣的競爭環境。

本報告還綜述了已經在攝像頭成像應用中取得巨大成功的神經網絡和深度學習技術。考量了它們針對雷達數據所面臨的挑戰。我們還特別分析了未來的雷達技術如何提高點云密度，使其密度更接近激光雷達。報告探討了2D和3D物體探測的最新技術，并列出了一些有可能縮小雷達和激光雷達性能差距的方案。我們在報告中還討論了當前有限的標記訓練數據，以及一些廠商如何嘗試創建精確的雷達圖，開發半自動化標記雷達數據的方法，這些方法通常將后期融合源自攝像頭、GPS和激光雷達的數據。

此外，本報告還簡要討論了雷達的干擾挑戰。隨著道路上車輛配備雷達的數量增長，這將成為日益嚴峻的挑戰。多種解決方案正在業內討論。在某些情況下，受干擾的信號會在本地重建。在另一些方案中，提出了類似于電信系統中看到的疏松或緊密的系統級協調。

目前雷達與未來新興雷達的對比

值得關注的創新初創公司

近年來，出現了很多采用不同創新方案的雷達初創企業。有些廠商正在先進SOI或CMOS節點上開發雷達，以支持非常大的虛擬通道。結合它們開發的處理技術，可以實現真正的4D成像。還有其它一些廠商正在開發新技術，例如使用超材料來實現雷達波束的電子操縱。

初創公司Metawave利用超材料實現波束成型和操縱

另外，并非所有廠商都選擇專注于汽車應用。事實上，有些公司正專注于UWB頻段，致力于為無人機導航、生命體征監測、人機界面、醫學成像、智能家居等應用提供單芯片、低成本、高分辨率雷達解決方案。這些初創公司包括Arbe Robotics、Uhnder、Straradian、Echodyne、Metawave、Oculii、Vayyar、Lunewave、Zendar、Ghostwave、Novelda、Omniradar（Staal Technologies）等。
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