隨著輔助駕駛逐步向L3及更高等級演進(jìn)，雷達(dá)技術(shù)正從傳統(tǒng)探測功能轉(zhuǎn)向高分辨率成像能力。

恩智浦推出第三代S32R47雷達(dá)處理器，定位于滿足L2+至L4級別自動駕駛需求，融合高性能計算、AI算法支持與系統(tǒng)級功耗優(yōu)化，在傳感器融合、中央計算架構(gòu)和系統(tǒng)集成等關(guān)鍵技術(shù)維度上提供新解法。

圍繞其硬件能力、技術(shù)路線、系統(tǒng)兼容性與行業(yè)趨勢，我們嘗試探討S32R47在構(gòu)建下一代軟件定義汽車平臺中的作用。

S32R47是恩智浦雷達(dá)處理器產(chǎn)品線的第三代成員，基于16納米FinFET工藝打造，最核心的技術(shù)躍遷體現(xiàn)在對雷達(dá)信號通道顯著擴(kuò)展以及靈敏度,動態(tài)范圍以及分辨率提升的算力支持。

S32R47在能效方面亦進(jìn)行了優(yōu)化，當(dāng)配合新一代雷達(dá)收發(fā)器使用時,在最惡劣熱負(fù)荷條件下的系統(tǒng)整體功耗可以始終保持在遠(yuǎn)低于車廠要求的20瓦的閾值，顯著減輕了整車散熱設(shè)計負(fù)擔(dān)，尤其有助于滿足電動車平臺中對功率密度與熱管理更為嚴(yán)苛的要求。

架構(gòu)設(shè)計方面，該處理器具備靈活的雷達(dá)陣列拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，支持從16發(fā)16收到24發(fā)24收或更高的配置組合，適應(yīng)多樣化的傳感器部署方案。

此外，為適配日益發(fā)展的中央計算架構(gòu)，S32R47配備高速數(shù)據(jù)輸出接口（如2.5G以太網(wǎng)），并支持時空同步——其輸出的高質(zhì)量點云,可與車內(nèi)其它傳感單元形成多傳感器融合。

在算法開發(fā)方面也體現(xiàn)出面向未來的軟件化能力。平臺內(nèi)嵌支持輕量級框架的AI/ML的加速器，支持基于Python的開發(fā)流程，并兼容TensorFlow Lite等主流輕量級框架。這一特性不僅滿足定制化目標(biāo)分類算法的快速迭代，還具備適應(yīng)軟件定義汽車(SDV)趨勢下高效部署的潛力。

在軟件生態(tài)方面，S32R47延續(xù)了恩智浦S32平臺的一致性架構(gòu)，允許軟件復(fù)用、跨平臺開發(fā)，并支持OTA升級與車規(guī)級網(wǎng)絡(luò)安全協(xié)議，實現(xiàn)從硬件到軟件的系統(tǒng)級閉環(huán)。

自動駕駛的發(fā)展路徑已清晰地指向多傳感器融合，尤其是在L3及L4等級，視覺系統(tǒng)的局限性逐漸暴露。

恩智浦通過S32R47進(jìn)一步明確了成像雷達(dá)在高等級自動駕駛中的技術(shù)角色：它不僅能在夜間、雨霧等惡劣環(huán)境中提供穩(wěn)定的感知，還能通過速度維度的信息增強(qiáng)對目標(biāo)的識別與分類能力。

在與激光雷達(dá)的對比中，S32R47構(gòu)建的4D雷達(dá)方案展現(xiàn)出性價比優(yōu)勢。雖然激光雷達(dá)在點云密度上依舊保持領(lǐng)先，但其百線以上版本的高成本及較大體積仍限制其前裝普及。

而S32R47通過24發(fā)24收架構(gòu)，實現(xiàn)大幾千點每幀的點云密度，并可前裝集成至車輛保險杠區(qū)域，在不犧牲造型和空間的前提下部署雷達(dá)感知。

該方案支持面向電動車平臺的緊湊化設(shè)計。結(jié)合物料清單優(yōu)化、通道結(jié)構(gòu)調(diào)整和芯片體積縮減（較前代減少38%），S32R47從芯片層打通系統(tǒng)級降本空間。

對系統(tǒng)集成商而言，這意味著更少的電路板面積、更低的熱設(shè)計功耗、更短的布線路徑與更高的EMC抗擾性。

面向未來中央計算趨勢，S32R47展現(xiàn)出“局部計算+中央融合”的系統(tǒng)協(xié)同路徑。在高性能4D成像雷達(dá)每秒產(chǎn)生幾十個Gb原始數(shù)據(jù)的背景下，直接傳輸至中央計算將帶來巨大的網(wǎng)絡(luò)和處理負(fù)荷。

為此，恩智浦保留了前端雷達(dá)信號處理的核心流程，包括FFT變換、多普勒濾波等步驟，僅將高質(zhì)點云后的處理和運算安置于中央平臺, 從而緩解車載以太網(wǎng)和中央SoC的帶寬和數(shù)據(jù)處理實施新的瓶頸。

在應(yīng)用場景方面，S32R47可支持構(gòu)建像24發(fā)24收這樣配置的高性能成像雷達(dá),展現(xiàn)出典型的能力邊界。

◎ 例如在高速場景下，可在300米以上范圍內(nèi)檢測和智駕功能相關(guān)的靜態(tài)障礙物以及追蹤此范圍內(nèi)的動態(tài)目標(biāo)；

◎ 而在城市低速場景中，對行人、自行車及塑料錐桶等弱反射目標(biāo)保持穩(wěn)定識別能力。

◎ 夜間環(huán)境中，不受強(qiáng)光干擾，能夠還原復(fù)雜道路結(jié)構(gòu)，如演示中對圣誕燈光背景下道路邊界的清晰刻畫。

S32R47以“雷達(dá)前端計算+中央?yún)f(xié)同處理”的思路，解決大數(shù)據(jù)流挑戰(zhàn)：

◎ 通過成本控制與靈活部署方案,大大提升成像雷達(dá)技術(shù)在新一代智能車?yán)锏钠占昂蛻?yīng)用,覆蓋更廣的受眾面；

◎ 其穩(wěn)定性、可靠性與適應(yīng)性使其成為L3/L4級自動駕駛系統(tǒng)感知層的重要構(gòu)成。

小結(jié)

在雷達(dá)逐步進(jìn)入“4D成像”時代的今天恩智浦的S32R47體現(xiàn)了汽車電子產(chǎn)業(yè)應(yīng)對自動駕駛需求所采取的系統(tǒng)性策略。

在通道擴(kuò)展、分辨率提升與功耗控制上構(gòu)建性能基礎(chǔ)，在AI兼容性與軟硬協(xié)同方面構(gòu)建未來架構(gòu)，在系統(tǒng)集成與中央計算遷移上構(gòu)建工程實踐路徑。