国产雷达早已不是低端货

原标题：从加特兰的两款新品，看2026汽车毫米波雷达技术现状

去年的Calterah  Day加特兰日活动上，加特兰创始人兼CEO陈嘉澍就说，预计加特兰汽车毫米波雷达芯片在中国的市场份额有望突破1/3。从他在今年加特兰日主题演讲给出的数字来看，加特兰的确实现了这个目标。

2025年这家公司的芯片出货量1400万+颗——国内已经有超过35个车企品牌采用加特兰芯片(如下图)。按照市场调研机构给出的2025年中国乘用车毫米波雷达(不含进口)总用量4000万+颗，则市场份额1/3的目标显然已经实现。更进一步的，“如果单看4D毫米波雷达，也就是4T4R通道及以上、具备测高能力的毫米波雷达，我们的市占率已经突破了6成。”陈嘉澍在演讲中说。

海外市场上，过去两年加特兰芯片产品从定点迈向整车量产的车型有2款，且“去年我们又获得了新的欧洲车企品牌项目定点，预计年底问世。”“欧洲一家知名调研机构(Yole  Group)的数据显示，加特兰在全球车用毫米波雷达芯片市场的份额大约为4%。其中包含两大类芯片类型：射频+处理器的双芯片传统方案，SoC单芯片方案。如果只看后者，则加特兰的全球市占率已经达到了1/4。”

今年活动期间，加特兰又发布了两款汽车毫米波雷达产品：5T4R的Kunlun-Pro、6T6R的Andes-Pro;同时针对UWB技术做了更新，去年发布的Dubhe  CAL1106芯片开始支持4ab Sensing——尝试解决UWB在泊车辅助场景下的痛点。

加特兰新品的推进，加上国产汽车在海外市场的持续发力，再加上毫米波雷达SoC单芯片方案的市场价值占比还在不断攀升(尤其是加特兰最擅长的ADAS应用方向)，则加特兰的市场份额预计在未来几年还会持续提升。

不过在我们看来，加特兰日的另一个重要价值，在于从其产品和技术升级，窥见汽车毫米波雷达的近未来发展路径。

本文篇幅较长，可按需点击下面的索引做选择性阅读：

Part 1 升级毫米波雷达的法规依据

Part 2 雷达信号处理器与时序引擎的升级

Part 3 Kunlun-Pro的处理资源升级

Part 4 Kunlun-Pro的通道数与SNR升级

Part 5 Andes-Pro即将在Q4送样

Part 6 UWB技术升级与结尾

为什么要升级毫米波雷达?

商业企业在“为什么需要新技术/新产品”的叙事，始终有利于我们了解行业和技术趋势。大的叙事方向自然是：传感器能力的升级是汽车达到更高智能化水平的依托。不过对汽车供应链的诸多参与者而言，技术与产品的升级驱动力，除了市场竞争因素，还在于法规的变化。

比如中国“两个国标”的提出：ADAS组合辅助驾驶国标(《智能网联汽车  组合驾驶辅助系统安全要求及试验方法》)和AEB自动紧急刹车国标(《轻型汽车自动紧急制动系统技术要求及试验方法》)。尤其前者“定义了诸如雨雾天的测试，让ADAS感知系统必须具备全天候探测能力”，“再比如隧道内横置车辆、施工路段的复杂路面，也需要ADAS感知系统具备强弱光、远距离、多种障碍物和各种复杂工况下的感知能力”。

而作为全球汽车评价体系风向标的E-NCAP(欧盟新车安全评鉴协会的新车安全评估体系)今年“迎来史上最大升级”，陈嘉澍说到，“车对车的AEB从原来的50公里/时要求增加到100公里/时(即车辆必须在更高速度下依然能识别前方车辆并自动刹停或减速);首次加入了动力两轮车的AEB要求，比如开门时动力两轮车的防碰撞、非视距范围内动力两轮车的切入，或者鬼探头场景;还新增了弱光、雨天等恶劣工况，以及弱势道路使用者(VRU)相关测试...”

简单来说，中国新国标、欧洲E-NCAP等法规升级都对毫米波雷达传感器提出了更高的要求。在加特兰看来，ADAS系统因此需要(1)多传感器融合;(2)具备探测VRU的能力;(3)提升前角雷达的能力，尤其是在十字路口、非视距范围鬼探头等场景下。而具体到传感器，就要求毫米波雷达有更远的探测距离、精准的测高能力、针对强弱目标探测更大的动态范围。

陈嘉澍表示，车载毫米波雷达在射频收发机、时序控制器(Timing  Engine/TE)、CPU、雷达信号处理器(RSP)、信息安全(cybersecurity)多个方向上因此需要持续探索。本次加特兰强调的是其中的TE和RSP，称其为RSP  2.0和TE 2.0。而新发布的Kunlun-Pro和Andes-Pro毫米波雷达芯片，应当都是基于RSP 2.0和TE 2.0技术升级。

值得一提的是，陈嘉澍还说：“这一系列技术升级会奠定我们未来2、3年所有产品的技术底座。”换句话说，其他技术点升级也已经在加特兰的日程表上(或已经升级)，或许明年我们有机会听到其中的更多细节。

关键技术点：RSP 2.0和TE 2.0

Timing  Engine作为时序控制器(主要用于产生FMCW波形和控制射频子系统)，2.0技术升级主要表现在灵活性上：“客户可以根据需要产生各种波形，并对射频子系统进行各种控制。”

在FMCW波形生成方面，TE 2.0之中的Chirp  Buffer可从外部SRAM获取chirp的形状定义参数，进行实时更新、组成任意chirp序列——“每个chirp都可以长得不一样”;需要重复chirp时，“通过其中的burst  buffer，指定chirp就能按照特定规律重复”，不需要在SRAM中存储参数;另外还有个自动频率步进、抖动功能，只需配置少量参数即可生成Step‑FMCW +  Dither组合波形，无需逐个定义chirp完整形状。

在射频子系统控制方面，一个chirp周期内，TE  2.0提供12个可由用户自定义的控制点，时间精度ns级，并配有512个可配置寄存器。基于这套机制，用户可以实现多种射频控制策略，典型应用如chirp间的功耗优化——通过在不同时间点精确控制TX、RX乃至整个射频前端的开关，在不影响正常发波的前提下降低功耗。

RSP 2.0相比加特兰此前的BBA或RSP 1.0的升级幅度则堪称十分巨大，包括提升算力、强调灵活性，并做细节优化。

首先是算力提升——常用算子有性能上的倍数级提升：如64点FFT运算速度提升4倍以上，“相比主流竞品的硬件加速器，速度领先8倍”;1024点FFT运算速度提升1倍，“相比主流竞品领先4倍”;16x16矩阵乘性能“较主流竞品的速度领先16倍”;

新增矩阵求逆(M4INV)算子，因此能够更高效地实现某些高阶复杂算法，如前处理DML(一种超分辨率角度估计算法)和后处理EKF(拓展卡尔曼滤波，一种非线性状态估计算法)。

灵活性提升则体现在，不再像以往的架构那样“一个复杂算法就是一个算子单元“，而“将复杂算法和通用算子解耦”，比如DML算法是通过调用RSP之中的多个算子完成的，开发者也就可以根据需求来进行软件编程;“还能实现其他超分辨率算法，如Relaxation。需要解算的目标数量、迭代次数等都能按需定义”。所以陈嘉澍说RSP因此“从原来的加速器变成了处理器”。

其他细节优化还包括如“特定算子之间的直连”(PPT上标注了“引擎互连”，例如Remap+R8FFT+PeaknHIST这套流程，对2D数据做3D  CFAR，并寻找峰值点)——即某些计算流程不再需要通过PBUF可编程存储单元中转;比如PBUF新增了地址转换功能(address  converter)，就能按照开发者期望的方式读写存储数据，如逐行、隔行、跳跃式读写...

综合上述提升，陈嘉澍举例谈到RSP 2.0相较RSP 1.0的提升：对RSP 1.0而言，完成128个多普勒bin x 64个方位角的3D  CFAR，需要~16k cycle;而具备高度并行处理能力的RSP 2.0仅需一半周期——加上算子直连特性可节约开销，完成运算~6k  cycle，周期数减少了63%。

Kunlun-Pro：处理资源升级

依托TE 2.0和RSP  2.0(应该还包含其他提升)，加特兰发布了两款毫米波雷达新品，分别是Kunlun-Pro和Andes-Pro。以下这张图给出了Kunlun-Pro(CAL77D554)的主要参数与概览：

加特兰毫米波雷达产品线负责人王政说，毫米波雷达SoC迭代“背后的逻辑”在于射频SNR信噪比、通道数量、处理资源三大核心指标。所以两款新品也是从这3要素切入的。其中“处理资源”相关于RSP雷达信号处理、CPU通用计算，和存储资源。

RSP IP自然升级到了2.0，且为双份的“2x RSP 2.0 combo”，主频250MHz。王政给出的算力数字包括有64点FFT  62.5M/s，1024点FFT 1.9M/s，256矢量乘15.6M/s，16x16矩阵乘1.9M/s，“相比市面上的4T4R  SoC产品，有着10倍的算力领先。”

反映到具体的应用中，他举了两个例子。首先是3D CFAR：当前市面多数SoC受限于算力只能做2D CFAR(距离×速度);即便能做3D  CFAR，角度维也仅支持16点FFT。以12虚拟通道为例，16点3D CFAR理论上只能获得6.xdB的增益，几乎与噪底波动相当。

所以王政说16点3D CFAR“效果和2D CFAR基本差不多，还需要额外耗时”;以这些产品的算力，要做32点3D  CFAR，耗时会超过雷达系统信号处理器周期<50ms的实时性要求。而Kunlun‑Pro在RSP 2.0的加持下，可“轻松搞定”64点3D  CFAR计算，耗时控制在6ms以内。

第二个例子是DoA(角度解算)能力。Kunlun‑Pro在RSP  2.0上部署了一套“计算量较大的DoA超分辨算法”：每次解角需要18次2048点FFT。在实际测试中，加特兰将两个RCS为10dBsm的角反射器放置在50米、同距同速的位置，连续测量50帧数据，对比Kunlun‑Pro与上一代Alps‑Pro的角分辨能力。

结果显示，Alps‑Pro基于DML的超分辨算法虽然大体能分辨出两个目标，但在部分帧中出现“只能解出一个目标”的情况，反映出传统超分辨算法在信源数估计上的短板。而Kunlun‑Pro由于具备更高算力与更多迭代(18次FFT)，显著降低了残差信号对信源估计的干扰，50帧数据中均能稳定解出两个目标。

在更严苛的“三目标同距同速”场景中，Alps‑Pro受限于算法上限(最多支持两目标)，不仅无法解出第三个目标，连前两个目标的位置也出现明显偏移;Kunlun‑Pro依然能在50帧中稳定解出全部三个目标，且总耗时约9ms，属于雷达系统“真正用得起”的实时性能。

CPU通用处理器实际上也算是Kunlun-Pro的升级亮点之一，未知加特兰为何没有将这部分内容放到核心技术升级部分做讲解。纸面参数上，Kunlun-Pro的CPU采用双发射的RISC-V核，双核DMIPS总算力相较Alps-Pro提升将近5倍(3668DMIPS)。

在更具体的应用中，王政说Kunlun‑Pro双核即便在锁步模式下也能提供>1000DMIPS的性能，超过Alps-Pro“双核独立运行”时的总算力，使得基础软件不再与业务逻辑争抢资源。值得一提的是CPU利用RISC‑V的标准扩展接口，将排序、插值、三角函数等后处理中常见的高耗时操作以硬件方式加速——这些扩展指令集成在名为  PPE(Post‑Processing Engine) 的小引擎中。

此外，从王政的介绍来看，Kunlun‑Pro应该是在RSP子系统内部新增了一颗用于“信号处理辅助”的独立小核，用以承担信号处理链路中原本需要CPU参与的逻辑控制与轻量计算，使得信号处理流程能够在RSP内部闭环完成，减少跨子系统的数据往返，也让CPU能将算力更集中地用于后处理任务。

在实际的后处理测试中，加特兰选取500帧真实路测点云数据，分别运行DBSCAN聚类与卡尔曼滤波跟踪。结果显示，Kunlun‑Pro在聚类测试中的耗时约为Alps-Pro的一半，在跟踪模块上的耗时也减少超过50%。整体上Kunlun-Pro也就能执行更复杂的点云处理与更多目标数量的跟踪任务。

最后就是存储资源了。从框图来看，Kunlun-Pro应该是在处理器die外提供了3.75MiB的SRAM，用于应用代码和雷达数据，“支持在应用代码和雷达数据之间做灵活切割，满足不同使用场景的需求”;并在上一代2倍数据压缩的基础上，提供3倍、4倍数据压缩选项;

另外加上本地内存256KiB;以及通过XIP技术，开发者可将部分执行代码放到flash之上...总共的可用内存资源在4.3MiB左右，相较Alps-Pro增加大约30%。

Kunlun-Pro：SNR与通道数升级

如前文所述，王政是从处理资源、SNR和通道数三个角度来描述Kunlun-Pro的。在SNR方面，Kunlun‑Pro的提升应该是来自射频链路、采样链路与发波效率三个层面。

射频本身，其Tx输出功率14dBm，Rx噪声系数11.5dB——“收发机基础信噪比提升2.5dB”。而ADC的提升则表现在50Msps采样率下，达到>10bit  ENOB，“保证了雷达系统在高采样率下，本身信噪比的稳定性”。加特兰针对新品与Alps-Pro的SNR量化对比如下图所示：

针对SNR的增强，王政还特别强调了两个新特性：其一是PLL(锁相环)快速响应带来的发波效率提升。在4GHz扫频场景下，传统SoC受限于PLL回调速度，一个chirp需要约28μs，其中12μs属于无法采样、等待PPL的“死区”。Kunlun‑Pro将chirp时长缩短至16μs，死区则缩短至4μs，有效采样时间比例显著提升，使雷达在同一发波窗口内积累更多能量，从而提升SNR、降低无效功耗。

其二是基于RSP  2.0的抗干扰能力提升。王政谈到，在被干扰的ADC信号中，传统SoC常用“补0”方式处理干扰区间，虽然能压低噪底，但也会丢失有效信号，导致SNR明显下降。Kunlun‑Pro则利用RSP  2.0的FFT能力，对未受干扰的chirp进行多次迭代重构，恢复干扰区间的有效信号。

在加特兰的参考方案中，干扰恢复过程执行>5次1024点FFT，在发波过程中实时完成。测试显示，无论在1D还是2D  FFT上，Kunlun‑Pro能同时降低噪底并保持目标能量，实现SNR保真度提升。

在通道数方面，Kunlun‑Pro采用5T4R架构，相比常见的4T4R  SoC自然地增加了25%的虚拟通道数。王政从水平与俯仰两个方向做了能力提升的说明。

在水平维度，Kunlun‑Pro将新增的TX用于扩展水平虚拟阵列。在不改变雷达孔径的前提下，虚拟阵列从传统 4T4R  的12个扩展为16个，“使角度解算的谱动态范围提升2.2dB，或旁瓣降低2.2dB”。这对于强弱目标并存的复杂场景尤为关键，可显著提升弱目标的可分辨性。此外，在3D  CFAR流程中，由于可用于相干积累的阵源数量增加，处理增益还能额外获得1.2dB的提升。

在俯仰维度上，以加特兰内部测试为例，“传统4T4R的俯仰3dB波束宽度约19.1°”;若在俯仰方向增加一排天线，可将波束宽度压缩至14.1°，显著提升高度方向的分辨能力与稳定性。

还有个6T6R的Andes-Pro在路上

Kunlun‑Pro(CAL77D554)汽车毫米波雷达SoC已面向客户送样。会上也展示了Kunlun‑Pro在系统层面的实际表现，受限于篇幅不再展开。得益于5T4R收发架构、RSP  2.0的算力与3D CFAR / DoA 等算法能力，Kunlun‑Pro在多个典型场景中显著优于对照组。

↑斜置锥桶场景的测试对照

例如在隧道内斜置车、斜置锥桶弱目标、护栏边行人等测试中，Kunlun‑Pro的点云密度、弱目标稳定性与航迹连续性有明显提升;在探测距离上，多个场景的系统级表现可量化地提升了20–30米，弱目标检测距离甚至能达到2倍以上(相较4T4R  Alps-Pro参考设计)。整体来看，Kunlun‑Pro在真实道路场景中的表现能够体现其在通道数、SNR与处理资源三方面的综合优势。

而在Kunlun-Pro之外，加特兰实际上还发布了一款6T6R的Andes-Pro(CAL77C666)，可算是发布会的one more  thing了。用王政的话来说，“如果Kunlun-Pro是相比市面上SoC的全面优化和改进，那么Andes-Pro就是彻底升级。”

加特兰对Andes-Pro的介绍比较简单，同样从通道数、SNR、处理资源的角度来看，包括了36个虚拟通道——相较Kunlun-Pro +80%;SNR  +4dB收发机链路增益;处理资源，“我们会进一步提升RSP和对应的memory资源来适配36个虚拟通道所需的信号处理与后处理能力”。

其他信息还包括：系统层面“整个雷达系统可实现1°以内水平方向的角分辨率、3°以内的俯仰角分辨率;弱目标探测方面，可实现-5dBsm目标检测距离>200米”;“可实现对市面上6T8R、8T8R产品的升级(单芯片替换);BOM成本极大优化——将成为OEM真正用得起的升级版雷达方案;继承了Andes平台的SoC级联架构能力，可组成12x12的成像雷达系统。”

Andes-Pro早期样品“已经在内测过程中”，预计今年Q4面向客户送样。

更远探测距离、更准测高能力、更大动态范围

最后简单谈谈加特兰的UWB SoC芯片。陈嘉澍介绍说，“经过过去一年软件协议栈方面的努力，Dubhe芯片成为全球首颗获得FIRA  4.0官方认证的芯片;且在过去一年通过所有车规相关的测试认证，正式步入量产”。今年上半年Dubhe UWB  SoC芯片收获了首个项目定点，对应车型预计下半年上市。

实际上Dubhe CAL1106的更新也是本场发布会的重点之一。不过因为并非本文期望详谈的部分，故仅对这部分作简单介绍。Dubhe  CAL1106是一颗2T4R(2个TRX复用通道+2个RX通道)的UWB芯片，也是去年电子工程专辑针对加特兰日报道的重点。

加特兰认为UWB在泊车辅助方面有着巨大潜力，故而加特兰UWB产品线负责人肖俊明谈的都是针对该场景所做的努力。大体思路是，CAL1106藉由多通道资源搭配RLS(雷达泄露抑制)模块能够满足障碍物测高、悬空障碍物检测场景的需求，借助硬件级精细收发波控制则满足了侧方车位扫描车速可以达到15km/h的需求，通过测距帧之间插入雷达帧来缓解测距业务与雷达业务的并发冲突;

更重要的还是率先支持4ab Sensing，Dubhe CAL1106也因此成为全球首款支持该特性的UWB SoC——对于4ab  Sensing的支持主要是为了解决多锚点的雷达互相干扰，以及静态近距离障碍物检测问题(主要是通过该标准的统一调度、专用Kaiser波形与sens字段设计，提升多锚点场景下的抗干扰能力，并尝试解决静态近距离障碍物的检测)。与上述其他方案一起，尝试进一步推动UWB用于泊车辅助的商业化落地。

加特兰基于上述技术，开发了一套参考方案，如上图所示，实现包括数字钥匙、泊车辅助、CPD、脚踢尾门、哨兵模式等在内的功能。强调4ab  Sensing特性的泊车辅助开发套件(包括CAL1106、SDK、参考设计、工具链)预计将在7月底面向客户开放。

从场景逻辑来看，“加特兰已经拥有了毫米波雷达和UWB超宽带两个产品线。”陈嘉澍在主题演讲总结中说，“我相信这两种感知和定位技术的结合，将会赋能我们作为车主，和车辆相伴的每分每秒。从想要用车，找车的停放位置，靠近车时的自动解锁，行进间的辅助驾驶，到达目的地后的自动泊车入位，下车时的自动开门避障，离开车后的自动落锁，锁车后的儿童遗留探测，到最后长时间停放时的入侵检测…”

单从本文着眼的毫米波雷达视角，及加特兰本次更新的Kunlun‑Pro到Andes‑Pro，可以看到加特兰对毫米波雷达技术路线的清晰判断：更远的探测距离、更准确的测高能力、更大的动态范围，这些大约都将成为未来几年车载雷达演进的主轴。

5T4R与6T6R的通道数扩展、RSP升级带来的算力与算法自由度、TE升级后的波形灵活性，以及射频链路与SNR的系统级优化，都是围绕这三点展开的工程化落地。随着法规要求不断提高、VRU与复杂工况成为主流测试场景，毫米波雷达的价值还在持续攀升。而这两款新品也展示了国产雷达SoC在下一阶段竞争中的技术方向与能力边界——明年的这个时候，我们应该还能看到加特兰在汽车毫米波雷达产品领域的市场份额增长。