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智能手表、智能平板、智能家居，我们生活在一个“万物智能”的时代。现如今，汽车制造商频频将“智能”挂在嘴边，自动驾驶和数字座舱成为了行业主旋律。

将时间轮盘拨回九年前，事情的面貌却完全不同。彼时，特斯拉Model S刚刚问世，誓言以电动化和智能化重塑汽车市场。我们中的大多数对此表示怀疑，然而有些人看得更远。当年有评论文章称，汽车工业似乎达到了某种瓶颈，机械部分很难再取得实质突破，电子电气才是未来的核心。时间已经证明，智能先锋们重塑了行业生态，并从追赶者变身为掌舵人。公元2021年，无论新势力造车还是百年老厂，都应当做好智能化功课，而自动驾驶正是其中的关键一环。

对于用户而言，自动驾驶（驾驶辅助）似乎没什么复杂的，按下按键或拨杆启用相关功能即可。但在这背后，研发人员需要付出难以想象的努力，反复测试和验证各种各样的场景，确保高级驾驶辅助系统（ADAS）或自动驾驶系统安全可靠。交通场景瞬息万变，实车路试不可能完全涵盖，并且测试效率也难以满足研发进度的需要。因此，ADAS开发需要用到模拟测试设备，以“虚拟世界”弥补“现实世界”的缺憾。在消费者看不见的地方，这些模拟器发挥着至关重要的作用。

日前，罗德与施瓦茨在北京发布了新型4D汽车雷达目标模拟器，进一步丰富了其自动驾驶测试产品矩阵。这套系统能够模拟各种驾驶场景，通过空口方式测试ADAS雷达或自动驾驶雷达。

说到罗德与施瓦茨，读者朋友们可能感到有些陌生。它是公司名称，还是两个人的名字？两种答案都对。上世纪20年代，Lothar Rohde和Hermann Schwarz同时在耶鲁大学攻读博士学位，二人师出同门，并且都对射频测量有着极大的兴趣。1931年毕业后，两人投身于测量仪器的研发工作，并在1933年成立了罗德与施瓦茨（Rohde & Schwarz，简称R&S）公司。

目前，罗德与施瓦茨涉足四大业务领域，分别为测试与测量、广播电视与媒体、航空航天和国防安全、网络和网络安全。此次发布的4D汽车雷达目标模拟器是一种测试设备，用于自动驾驶传感器的开发环节，主要用户包括整车制造商和零部件供应商。

传感器是自动驾驶的重要组成部分。目前，业界主流方案是兼顾视觉感知和雷达感知，利用两类传感器的各自优势，做到取长补短。其中，雷达系统的感知原理是探测散热体，以此判断本车与其他车辆/行人/障碍物的距离。

当前阶段，应用最为广泛的是毫米波雷达，这是因为其可靠性较强，能够适应各类极端天气。然而，毫米波雷达的分辨率偏低，面对多个热源带来的杂波，容易出现误报，影响ADAS使用体验。例如，面对红外测速设备，毫米波雷达会误认为前方有障碍物，触发ACC自适应巡航的减速机制，甚至直接跳入AEB干预。此外，毫米波雷达探测距离不够远，发现危险的时机较晚，不利于车辆提前采取措施。

随着自动驾驶从L2转向L3级别，激光雷达开始投入量产。激光雷达可以快速确定物体的位置、大小、外貌和材质，生成三维位置信息。与摄像头相比，激光雷达探测距离更远，感知精度更高，不受光线条件影响，响应速度也具备一定优势。遗憾的是，激光雷达在极端天气下无法发挥全部实力，适应性不如毫米波雷达。

走向更高级别自动驾驶，特斯拉选择了视觉+学习。而对于雷达流派，激光雷达也不是唯一出路。Waymo、Arbe等公司研制了4D成像雷达，用以弥补毫米波雷达和激光雷达的缺憾。4D雷达可以在任何条件下工作，雨、雪、雾霾、漆黑环境都难不倒它。4D雷达的最远探测距离可达300米左右，测距精度为10-30厘米，能够同时追踪数百个目标。此外，4D雷达的成本明显低于激光雷达（有分析认为是数量级差别），商业化应用的可行性更高。

在开发过程中，整车制造商和零部件供应商需要对4D雷达进行实验室模拟测试。于是，罗德与施瓦茨新型4D汽车雷达目标模拟器便有了用武之地。具体来看，这套测试系统包括主机R&S AREG800A汽车雷达模拟器（下图右）和前端R&S QAT100射频天线阵列（下图左）。

简单来说，4D汽车雷达目标模拟器可以生成动态雷达回波，模拟现实交通环境。官方表示，该系统可模拟多种交通环境，从简单的AEB自动紧急刹车到多个雷达传感器配合的复杂场景都能覆盖。站在开发者角度，4D雷达模拟器可覆盖研发校准测试、硬件在环测试、整车在环测试等雷达传感器测试的所有阶段。这样一来，绝大部分场景的4D雷达测试能够在实验室内完成，显著降低了测试的时间成本和资金成本，同时满足了自动驾驶的安全性要求。

编辑点评：自动驾驶测试设备距离汽车消费者有些遥远，但这并不妨碍它发挥重要作用。交通场景之复杂远远超出想象，利用人工智能进行海量模拟测试，是自动驾驶研发中必要且关键的一步。用罗德与施瓦茨的话来说，这一切都是为了打造一个更加安全（safer）的互联（connected）世界。听起来有些“仰望星空”，但仔细品品，又何尝不是“脚踏实地”呢？