毫米波在多方面的應用，使得毫米波異常火爆。其中，最熱門的應用之一是毫米波雷達技術。本文將從兩個方面對毫米波雷達進行講解：1、車載毫米波雷達頻段劃分及發展趨勢分析； 2、介紹毫米波雷達的幾個應用場景。如果你對毫米波有一定的興趣或疑問，不妨繼續閱讀。

1、車載毫米波雷達的頻段劃分

（一）頻段介紹

在頻段方面，汽車領域比較常見的毫米波雷達頻段有兩種。

1、在24GHz，目前廣泛應用于汽車盲點監測和換道輔助。雷達安裝在車輛的后保險杠上，用于監測車輛尾部兩側車道上是否有車輛以及是否可以變道。這個頻段也有它的缺點。一是頻率比較低，二是帶寬（Bandwidth）比較窄，只有250MHz。

2、77GHz，這個頻段的頻率比較高，國際上允許的帶寬高達800MHz。據介紹，該頻段雷達性能優于24GHz雷達，因此主要用于裝配在車輛前保險杠上，檢測與前車的距離和車速，實現緊急制動、自動跟車等主動安全領域的功能。

在工藝方面，目前毫米波雷達的兩種主要工藝是SiGe和CMOS。 SiGe的優勢在于傳統半導體技術非常成熟，已經實現了77GHz上SiGe的晶圓大規模量產。 CMOS的優點是集成度更高，未來基帶和射頻都可以集中在一個SoC上。這是一個非常好的技術優勢。從出貨量來看，目前SiGe還是比較大的，因為SiGe在大功率條件下的性能要優于CMOS。這兩種技術目前共存，并將在未來一段時間內繼續共存。

(2)毫米波雷達的優勢

在眾多的車載傳感器中，每一個傳感器都有自己的特點，都有自己獨特的應用場景。因此多種傳感器融合的解決方案一定是未來最好的。汽車的安全性是一切發展的前提。各種傳感器協同工作來實現車輛對周邊環境的高精度低延時的監測，毫米波雷達依靠其可靠的性能（如應對惡劣天氣條件）和唯一可以“全天候全天時”工作的超強能力。已成為汽車ADAS不可或缺的核心傳感器之一！

（三）全球汽車出貨數量的自動化程度趨勢

除了不同傳感器優劣的區別還有一個很重要的問題，那就是24GHz和77GHz這兩個頻段哪個更好。 24GHz雷達傳感器的探測距離約為50m左右，相對較短。主要用于盲點監測（BSD）、換道輔助（LCA）等。77GHz雷達傳感器的探測范圍更長，達到160m到230m。與24GHz相比，77GHz雷達傳感器具有更高的頻率、波長變短和更寬的系統帶寬，從而提高了距離和速度測量的準確度和精度，它主要用于自動緊急制動（AEB）和自適應巡航控制（ACC）和前方碰撞警告（FCW）等。

(4) 24GHz頻段和77GHz頻段汽車雷達傳感器發展趨勢

當前市場需要的是在復雜場景下能夠更好地解決問題并且價格合理的產品。因此，在未來很長一段時間內，由于成本、性能、供應鏈等問題，77GHz雷達和24GHz雷達的分布位置將完全不同。它將在車輛中發揮不同的功能。 77GHz不會簡單地取代24GHz，而是會有一段相當長的時間內共存。

二、毫米波雷達應用場景

(1) 智能辦公

在防疫關鍵時刻，基于攝像頭AI的技術確實可以幫助我們減少日常工作中的直接或間接接觸。同時，AI技術的采用也提升了辦公空間的使用體驗和利用率，但攝像頭的大規模使用也帶來了一個比較大的隱患，那就是如何保護個人隱私？尤其是在一些非公共或半公共空間場所，如員工辦公區、會議室等。

毫米波雷達相對于攝像頭的最大優勢在于不涉及隱私泄露。它的外觀沒有令人不安的鏡頭設計。更重要的是，雷達數據信息也是完全匿名的。符合相關隱私法規，可應用于更多不適合部署攝像頭的辦公場景。

相比AI攝像頭技術的隱私問題，毫米波雷達還有效益優勢。由于雷達識別處理基本在本地設備端完成，上傳到后臺云端的數據量非常小。只是識別人員的位置、軌跡信息或統計處理后的信息，所以對整個物聯網系統的網絡帶寬和云資源需求都非常有限，從而可以幫助企業大大降低系統的運營成本.

(2) 智能家居

在老年家居領域，多方位的感知變得尤為重要。要實時保證家中老人呼吸心跳數據、睡眠質量等生理檢測數據的正常性。此外，在當前的智能家居中，個人隱私的保護逐漸成為剛需，但也成為痛點，急需技術突破來填補空白。而毫米波雷達產品不受光線和隱私的限制。它可以通過測量生理呼吸來判斷是否有人。同時，它還可以通過測量呼吸和心跳來判斷老年人的生理狀態。對于一些突發時間的報警具有不可替代的作用，將有效滿足老人居家養老的需求。

另外，在傳統的智能家居中，空調、燈、煤氣的自動關閉、非法入侵等都是通過攝像頭和紅外傳感器組合報警系統來操作的，但在很多場景下，攝像頭的隱私問題和紅外準確度在很多場景無法解決。毫米波雷達產品的準確性和隱私性沒有任何障礙。同時，雷達產品經濟性強，信號輸出簡單，場景互動方便。由于具有穿透性，雷達可以輕松安裝在家用電器和燈具中，與攝像頭形成互補聯動。

除了上面介紹的應用領域，毫米波雷達還廣泛應用于智能交通和工業制造。比如在智能工廠中，可以在邊緣實現智能感知，進一步提升機器人系統技術，實現機器人感知的全智能化。

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