前脚头部激光雷达玩家才发了探测距离300m、成本比主流方案低一半的激光雷达。
甚至是200米开外的桥上正在移动的车，激光雷达可能还没识别到，4D成像雷达却能精准识别：
最关键的，这款4D成像雷达价格只有激光雷达的1/10，还是已经能量产的那种。
一家来自硅谷，创业仅一年的公司——Altos傲图科技随之浮出水面，创始人还是先后在苹果无人驾驶项目、小马智行工作的华人工程师。
基于TDA4的芯片级联方案，官方介绍Altos V2的性能不仅能媲美激光雷达，甚至在部分场景还能更优。
在探测距离方面，Altos V2能检测到200米外的行人、400米外的小型汽车、600米外的大型汽车，且均是实测结果。
并且，Altos V2还能做到瞬时准确测速，单帧即可准确测速，不需要多帧解模糊。
比如车辆前方走走停停的行人，Altos V2能够实时追踪行人的移动状态。
在16dB测角动态范围下，Altos V2的方位和俯仰分辨率均小于1.5°，能够准确识别低处和高处的物体，比如交通标识牌、立交桥等。
而Altos V2的高点云密度和低噪点，让点云可以稳定集中在有效目标上，提升感知效果。
比如这是利用Altos V2实时构建的占用网络，不仅能识别正在行驶的车道，还能识别道路旁的小路、高速匝道。
以及最关键的，Altos V2不仅是一款已经能量产的4D成像雷达，同时价格只有激光雷达的1/10，具有很大的成本优势。
之所以称为4D成像，是因为4D成像毫米波雷达在传统3D毫米波雷达能感知距离、速度和水平角度三个纬度的基础上，增加了俯仰角度（高度）这一纬度。
因此，4D成像雷达能比传统3D毫米波雷达实现更高的分辨率，输出更密集的散点簇数量，进而形成点云图像，提供和激光雷达类似的感知效果。
傲图科技上一代产品Altos V1实时生成的点云图像，和禾赛AT128激光雷达生成的效果对比如图所示。
而4D成像雷达和激光雷达的不同之处在于，虽然都利用了回波成像，但激光雷达是通过发射激光，接收信号回波来测量和计算；4D成像雷达则是发射电磁波波束，利用多普勒效应，检测反射信号频率差，再做测量和计算。
也正是因为这个区别，让4D成像雷达能够在恶劣天气下稳定工作，而激光雷达的“硬伤”之一就是在雨雪雾霾天、沙尘等糟糕天气环境下性能会减弱。
不过，即使4D成像雷达能够在性能上实现替代，真正用到实车上也存在一些挑战。
比如，4D成像雷达相较于传统3D毫米波雷达对算法方面提出了更高的要求，怎么样处理点云密度增加带来的更多数据量、如何对目标进行更精准地识别分类等问题都需要解决。
再加上4D成像雷达产业整体还处于规模化量产的前夜，4D成像雷达整体的上车情况也能从侧面佐证这一点。
目前采用4D成像雷达的量产车型有上汽飞凡R7、长安深蓝SL03、路特斯ELETRE等车型，和采取了激光雷达的车型相比并不算多。
布局这个赛道的玩家，既有博世、大陆、安波福、采埃孚、华域汽车等传统Tier 1，也有Mobileye、华为等科技公司，还有Arbe、傲酷（Oculii）、森思泰克、福瑞泰克、木牛科技、承泰科技、纵目科技、几何伙伴等新兴企业。
4D毫米波雷达是不是真的能成为激光雷达的替代，此时下定论还为时过早，但可能性也依旧存在。
公司在2023年1月成立，三位创始人在无人驾驶、射频设计、信号处理、计算优化和雷达感知方面均有丰富经验。
联合创始人兼CEO牛力，本科毕业于清华大学汽车系，后来在克莱姆森大学获得汽车学博士学位。
曾就职于日立和采埃孚，担任汽车电子/EMC工程师；同时还是苹果无人车部门早期成员和小马智行硅谷硬件团队的早期成员，独立负责传感器硬件并领导完成高性能4D成像毫米波雷达的开发和测试、整车电子架构设计等工作。
曾担任Mozilla（火狐）系统性能负责人、小马智行硅谷计划优化专家，并拥有苹果和Lyft无人驾驶部门的工作经验。
成立一年，傲图科技此次推出的Altos V2已经是旗下第二款能量产的4D成像雷达，并且这次还发布了不带处理器、价格更低的4D成像雷达模块Altos RF系列。
官网介绍里也明确说他们的目标：相信极高性能和低成本的雷达，将在未来几年内改变汽车行业的游戏规则。
正如上面所说，在高阶智驾传感器方案中，4D成像雷达是否能真的替代激光雷达，暂时还没个定论。
不过已经有玩家开始站队，还是智能车产业头号鲶鱼特斯拉。去年上新的Model X上，4D成像雷达已经装车，让马斯克口中无人驾驶的终极纯视觉方案，也变得不那么纯视觉。
而4D成像雷达颠覆智能车传感器格局的概率也不是0，至少现在从性能表现和价格这一块，对比传统毫米波雷达和激光雷达，4D成像雷达已经足够有优势。
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