为何毫米波雷达难以取代激光雷达
传统毫米波雷达在探测目标高度方面存在明显局限，为此，具备俯仰角测高的4D毫米波雷达应运而生。尽管如此，激光雷达在自动驾驶系统中的核心地位依旧难以撼动。
毫米波雷达的工作原理
要探讨毫米波雷达是否能替代激光雷达，首先需要了解其工作原理。毫米波雷达通过发射毫米波段的电磁波，接收从目标物体反射回来的信号，利用发射与接收之间的时间差计算出目标距离。通过分析回波的频率偏移（即多普勒效应），还能得出目标的速度。
借助多天线阵列和波束成形技术，毫米波雷达还能估算目标的方位角。简单来说，它通过“时间”和“频率/相位变化”来判断物体的位置与运动状态。
这种工作方式使毫米波雷达对运动目标高度敏感，能够直接输出速度信息，适用于车辆动态感知。由于毫米波穿透性强，在雨、雾、尘等恶劣天气下仍能保持较高的探测稳定性，因此广泛应用于汽车的辅助驾驶系统。
毫米波雷达主要提取目标的距离、速度和回波强度等参数，相比激光雷达，其在空间几何结构的描述能力有限。换句话说，它擅长判断“是否有目标”、“多远”、“多快”，但在精确描绘物体形状、边缘和细节方面仍有不足。
激光雷达的优势与特点
激光雷达通过短脉冲激光或扫描光束照射周围环境，依据光脉冲往返的飞行时间（Time of Flight）测量距离。相比毫米波，激光波长更短、光束更集中、发散角更小，使得激光雷达具备更高的角分辨率和更密集的点云数据。
这种高密度点云能够清晰呈现行人轮廓、车门边缘、路缘石等三维几何结构，为物体识别、高精度定位和场景建模提供基础支撑。在静态或低速场景下，激光雷达能准确刻画物体外形，对高精地图构建、定位以及语义分割具有重要意义。
尽管激光雷达在恶劣天气下会因光散射导致点云质量下降，并存在强光干扰等问题，其在成本、体积和可靠性方面亦有挑战，但随着固态激光雷达和规模化生产的发展，这些问题正在逐步改善。从感知能力来看，激光雷达在“空间分辨率”与“点云结构化程度”方面具有明显优势，这是毫米波雷达所难以达到的。
毫米波雷达的局限性
了解毫米波雷达的基本原理和性能后，更容易理解它为何难以完全取代激光雷达。其横向（角度）分辨率受限于天线尺寸和波长，若想达到激光雷达的角分辨率水平，需采用更复杂或更大的天线阵列，这将带来更高的成本与功耗。
虽然毫米波雷达可通过调频连续波（FMCW）等技术提升纵向分辨率，但在点云密度与轮廓还原能力方面，仍无法与激光雷达的密集点云相提并论。它能够识别“目标在哪里、在做什么”，但难以精确还原其几何结构，因此在需要高精度几何信息的场景中表现不足。
此外，毫米波雷达对目标的电磁散射特性高度敏感，不同材质或角度可能会导致强反射或盲区。例如，塑料板、纤维网或行李箱边缘等非金属材料在某些角度下对毫米波“隐身”，而激光由于波长更短、能量更集中，反射回波更加稳定。
尽管毫米波雷达在雨雾天气中具有较强的抗干扰能力，但激光在这些条件下可能会出现“白雾”噪声，造成点云失真。由于两者在材料和环境适应性上的差异，难以实现简单的替代。
自动驾驶对感知能力的多维度需求
自动驾驶系统不仅要感知“有无目标”，还需判断“目标类型”及其“几何结构”。激光雷达提供的点云数据可以直接用于三维建模，结合语义识别算法，能够较为可靠地区分行人、自行车、车辆、护栏等目标。
相比之下，毫米波雷达的回波较为稀疏且模糊，虽然可结合微多普勒信号或回波强度进行粗略分类，但在复杂场景和近距离识别中仍难以达到激光雷达的精度。特别是在需要边缘检测、轮廓拟合和空间分割的场景中，仅依赖毫米波雷达难以保证系统的稳定性。
自动驾驶系统需要具备冗余性与可解释性的感知链路。激光雷达所提供的三维测量结果直观、易于调试与验证，而毫米波雷达的回波特征则需要复杂的信号处理与算法解读，如多路径反射造成的目标误判等问题，往往难以直观排查。
在功能安全与法规合规方面，基于直观几何信息进行判断的传感器更易界定责任边界。这也是当前高级别自动驾驶系统仍保留激光雷达作为关键感知组件的重要原因。
毫米波雷达的演进方向
近年来，毫米波雷达正朝着“成像雷达”的方向发展，MIMO（多输入多输出）、频谱扩展、深度学习等技术的引入，使其在角分辨率和点云密度方面持续提升。
然而，若要全面弥补与激光雷达之间的差距，还需在天线设计、射频性能、带宽扩展、计算能力等多个层面实现突破，同时兼顾成本控制与系统可靠性。这一目标虽非不可能，但短期内实现毫米波雷达对激光雷达的全面替代仍不现实。
结语
从工作原理出发，毫米波雷达在测速能力、恶劣天气适应性、成本及集成便利性方面具有优势，但在角分辨率、几何还原能力和语义识别能力方面仍存在明显短板。
当前更为稳妥的硬件配置方式，是采用感知融合方案，由毫米波雷达保障低能见度下的基础安全感知，激光雷达负责高精度三维建模，视觉系统辅助语义理解。三者协同工作，才能在复杂交通环境中有效解决“看得见”、“判得准”、“该不该动”等问题。