差不多去年这个时候，特斯拉逐步停止使用雷达这事儿闹得沸沸扬扬。当时Tesla明确表示，从2021年5月开始，分阶段采用Tesla Full Vision 方案，传感器套件不再包含毫米波雷达，也就是说，完全依靠摄像头和神经网络处理来提供Autopilot、FSD和一些主动安全功能。 我呢那时候也蹭了波热度，顺势写了篇

，当时表达的核心观点摘录如下，

......，我觉得特斯拉是会考虑用雷达的，当然，是高分辨4D成像雷达，成像雷达会在那些视觉AI无能为力的场景下，暂时性，局部性成为主导传感器， 基于雷达数据集训练完成的AI，基于实时Radar Detection Image(RDI), 通常是精细化的range-doppler map，或者range-angle map等输入，完成 场景理解（scene understanding），进而做出合适反馈。......，所以与其说特斯拉抛弃毫米波雷达，不如说成特斯拉抛弃传统毫米波雷达，且暂时 不采用高分辨成像雷达。...... 看来“暂时”时间到了。

就在6月7日，特斯拉向美国联邦通信委员会(FCC)注册了一种新型高分辨率雷达（High Resolution Radar, HD Radar）,也就是我们常说的毫米波成像 雷达，这一消息由几个关注特斯拉发展的Twitter账户报道，并且给出有关该雷达基本测试信息的FCC链接。

通常做FCC认证，厂商提交给FCC的材料有很多，我们比较感兴趣的主要包含雷达RF测试报告，internal photos（int photos），external photos(ext photos)等。其中internal photos就是大家喜闻乐见的内部天线布局以及硬件设计，external photos就是外壳及尺寸，不过这两部分需要到年底解禁，暂时是看不了了。 从RF测试报告看，该雷达6发8收，载频77GHz，支持三种扫频模式，最大扫频带宽700MHz，帧周期约67ms（15Hz）。

▲ Telsa Imaging Radar

级联方案中目前比较主流是12Tx16Rx，也就是4片RFIC级联，比如Conti ARS540。相对应的，6Tx8Rx基本确定是2片RFIC级联，可以说是成像雷达中的高性价比之选，坦率讲，这果然很Tesla，传统雷达的时候直接选Conti低配入门基本款410，到了成像雷达阶段也是能省则省，能用两片级联干成的事绝不用4片，不过依Tesla的软件算法能力，6Tx8Rx的性能优于12Tx16Rx也不是不可能。

▲ Continental ARS540 4片级联方案

早在2020年左右，就有黑客破解特斯拉的软件更新发现其软件代码中添加了名为“凤凰(Phoenix)”的新雷达选项，而Phoenix 是 Arbe 的雷达芯片组解决方案，说明Tesla之前有测试过Arbe的雷达，不过最终还是选择自研雷达，可能Arbe的成本有点高。比较有意思的是，FCC测试报告中Telsa提供的测试软件也叫Phoenix，难道说...

▲ Tesla Radar Test Software

Telsa这款低配成像雷达用在哪呢，大概率不会用在Model3, Model Y这些车上，估计这些车Full Vision一条路走到黑了。但对于Telsa其他产品线来讲是有必要的，想象空间比较大。比如在 Tesla Semi 和 Cybertruck 中使用雷达。这些都算是大型车辆，在复杂环境中需要更多维度的环境数据支持，因此基于毫米波雷达可以获得复杂环境信息的额外维度刻画，即使这种刻画比较粗糙，不过这对于Camera性能退化场景是相当有意义的。

▲ Arbe Radar Test

我看到国外有些讨论，将Telsa毫米波成像雷达用于自家Optimus Robot，蛮有意思，摘录如下， 此外，还有擎天柱，虽然会比人小一点，但在移动时需要格外小心，因为它会靠近人。人是一种相对脆弱的生物，所以如果机器人出现在我们的日常生活中，它们将不得不巧妙地在我们之间移动，以免意外造成伤害。在这种情况下，Tesla Bot 将需要一整套硬件来收集最准确的数据。特斯拉在擎天柱身上安装多个摄像头是没有意义的，所以当摄像头在前面时，雷达可以在后面。

▲ Tesla Radar Applications

其实，早在今年年初，Elon在twitter就暗示HD Radar将会是一个合适的选择，它将比较好得解决Elon之前所说的低分辨雷达受噪声污染的信息流无法利用的问题。 事实上，早在2017年，ti就发布4芯片级联此项雷达方案，极大得降低了成像雷达开发门槛。即便如此，车载雷达巨头Continental 2021才量产成像雷达（2016年启动），而众多国内厂商步伐挺快，但基本停留在点云（或跟踪分类）层面，成像雷达究竟该如何服务于自动驾驶，与其他传感器如何有效融合，依靠算法优势6Tx8Rx性能是否已经足够等等问题，对于我们而言依旧是一个需要不断探索实践的过程。