電子發燒友網報道（文/吳子鵬）根據羅蘭貝格的預測資料，2020年全球自動駕駛車端系統的市場規模預計達到1138億美元，到2030年市場規模將達到5000億美元。另外根據IHS Markit釋出的《中國自動駕駛市場和未來出行市場展望》報告，僅中國市場的共享出行市場到2030就將達到2.25萬億元，其中自動駕駛出租車將佔到共享出行市場一半以上，市場規模預計超過1.3萬億元。
可以看出，各項預測對於自動駕駛的未來都抱有很大的期望。從目前廠商的實現路徑來看，自動駕駛在硬體架構上主要分為兩派，一方是以特斯拉為首的純視覺派；另一方則是大多數廠商在走的感測器融合派。
特斯拉創始人兼CEO馬斯克此前曾表示，特斯拉釋出了基於純視覺系統的全自動駕駛FSD beta V9.0改進版本，從2021年6月開始，特斯拉北美市場的Model 3和Model Y車輛的輔助駕駛AutoPilot系統中，將放棄使用雷達感測器，轉而聚焦攝像頭視覺為中心的AutoPilot解決方案。
對於特斯拉的方式，很多廠商都認為太過於激進，因此還是堅持繼續走感測器融合這條路，在這其中一個重要的器件就是鐳射雷達。
從工作原理上看，鐳射雷達和傳統無線雷達沒有區別，即由雷達發射系統傳送一個訊號,打到地面的樹木、道路、橋樑和建築物上，引起散射，經目標反射後被接收系統收集，透過測量反射光的執行時間而確定目標的距離。
鐳射雷達在自動駕駛中的作用，主要是3D/4D環境感知，探測車輛行駛過程中的路況和障礙物，把資料和訊號傳遞給自動駕駛的大腦，再做出相應的駕駛動作。
從產品型別來看，當前的鐳射雷達主要分為機械式、固態式(MEMS)、光學相控陣式(OPA)和泛光面陣式（FLASH）。其中，泛光面陣式是當前全固態鐳射雷達中最主流的技術，其原理也就是快閃，它不像MEMS或OPA的方案會去進行掃描，而是短時間直接發射出一大片覆蓋探測區域的鐳射，再以高度靈敏的接收器，來完成對環境周圍影象的繪製。
不過，在美國汽車雷達系統解決方案供應商Spartan Radar看來，無論是何種方式實現的鐳射雷達，應用到自動駕駛領域都像是“分心的司機”。即將加入Spartan Radar董事會的David Siminoff指出：“遺憾的是，我們看到有證據表明，基於鐳射雷達的自動駕駛系統可能表現得像分心司機，這無法讓乘客放心。”
為此，Spartan Radar提出了一種仿生雷達的概念。仿生是指科學家透過對生物的認真觀察和研究，模仿生物的某些結構和功能來發明創造各種儀器裝置，有的是模仿動物，有的是模仿植物。從某種意義上講，當前的雷達也是一種仿生設計，仿照的是蝙蝠的回聲定位。
不過，Spartan Radar的做法顯然是更進一步的，該公司基於人工智慧演算法及仿生感知模型應用，模擬人類的感知過程，以強化聚焦和情境感知，進而提升駕駛安全。
在具體的實現過程中，Spartan Radar認為，為了利用仿生工程的力量，重要的是要超越有機材料以及它們的代表性的設計方案。雷達的有機設計原則是回聲定位。蝙蝠和海洋哺乳動物發出聲波，並利用反射回來的回聲來確定路徑中物體的範圍、大小、形狀、運動和速度。
Spartan Radar創始人兼執行長Nathan Mintz表示，“雖然鐳射雷達在初期展現出非常喜人的發展前景，但市場仍對高解析度雷達系統有較多需求。系統處理能力十分必要，透過利用實時超解析度等先進演算法，將使雷達成為汽車製造商更好的選擇。”
圖源：Spartan Radar
根據Spartan Radar的介紹，仿生雷達是使用機器學習和邊緣處理來最佳化像人類規避危險和做決策的洞察力，只關注那些對安全導航至關重要的關鍵環境細節，如位置、接近度、方向和速度。因此，仿生雷達，就像人類感知一樣，能夠只關注重要的事情。
並且，Spartan Radar認為，動態自適應雷達技術多年來一直是航空航天和國防領域的科學事實。雖然在ADAS領域的應用是新的，但基本技術都是成熟的，經過了嚴苛的驗證和最佳化，可滿足航空航天和國防應用的嚴格要求。而這裡改變遊戲規則的大部分內容實際上是在軟體方面。Spartan Radar的專利演算法大大加快了處理速度，並減少了雷達的缺點，包括低解析度和錯誤檢測。這為L2級及以上的高階駕駛輔助系統（ADAS）的安全性和商業化道路奠定了基礎。
憑藉著仿生雷達技術，Spartan Radar近來在融資方面進展迅速，在極短的時間裡相繼完成了 1000萬美元種子輪和1500萬美元的A輪。該公司的解決方案計劃在明年上市。
