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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） 。

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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 。从开发逻辑考虑 ， 4D雷达模拟器满足了研发校准测试、车载ADAS/自动驾驶硬件在环、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雷达测试可在实验室内完成 ， 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？
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