2021年に設立された復睿智行は、中国のコングロマリット・復星集団（FOSUN）傘下にある自動車テック企業で、センサフュージョン技術の開発と実用化に注力している。

自動車の運転支援システムの向上に伴って、完成車メーカーは高性能のセンサーを求めるようになった。しかし、従来のミリ波レーダーは垂直方向に対する測距能力の不足や分解能の低さといった課題を抱え、それが運転支援システム、特に衝突被害軽減ブレーキ（AEB）の性能に影響を及ぼしてきた。そのため完成車メーカーは、三次元の垂直空間に対する高解像度の検知能力と全天候型の検知性能を有する4Dイメージングレーダーの導入を進めている。

復睿智行は2022年、独自に開発した最初の4Dイメージングレーダー「哥倫布（Columbus）」シリーズを発表した。今年はすでに、完成車メーカーの指定サプライヤーとなり、年内に同シリーズの4Dイメージングレーダーの納品とアルゴリズム開発をするよう求められたという。

周軼会長兼CTOは、同社が4Dイメージングレーダーのアンテナとアルゴリズムの研究開発に膨大なリソースを注ぎ、信号対雑音比（SNR）の最適化によって情報の検知漏れと検知ミスを減らしていると説明した。

同社の4Dイメージングレーダーは最新のアルゴリズムが搭載されているため、同じ条件のハードウエアとアンテナサイズの製品に比べSNRが高くなる。同環境下でSNRが高ければ、4Dイメージングレーダーによる情報の検知漏れと検知ミスも抑えられ、完成車メーカーの要求に応えられるという。

周会長によると、同社の4送信4受信（4T4R）4Dイメージングレーダーは、周囲の環境を1秒間に20回測定する。点群データを1回の測定で約2000個、つまり1秒間に4万個取得でき、ハイスペック製品なら1秒間に8万個の点群データを得られる。

2024年は4Dイメージングレーダーが大規模に活用され始め、従来のミリ波レーダーからの交代が急速に進む可能性がある。周会長は、従来のミリ波レーダーとコストがほぼ同じだが、4Dイメージングレーダーはチャンネル数が多くSNRに優れるため、信頼性が高いとコメントした。

＊2024年2月27日のレート（1元＝約21円）で計算しています。

（翻訳・大谷晶洋）

こうした中、業界では4Dイメージングレーダーの新興メーカーが数多く生まれている。そのうちの1社「賽恩領動（SINPRO Intelligent Technology）」を創業した李旭陽CEOは、4Dイメージングレーダーの時代になれば高度な運転支援の需要に応えられるとの考えを示した。

同社の4Dイメージングレーダーは、業界トップクラスの新エネルギー車（NEV）メーカーによる量産プロジェクトに照準を定め、今年後半に納品を予定しているという。

2021年に設立された賽恩領動は、4Dイメージングレーダーとセンシングソリューションを手がけ、4Dイメージングレーダーのハードウエア、センサーアルゴリズム、ソフトウエアの開発や、自動運転システムのセンシング技術、マルチセンサーフュージョンとシステムのソリューションを提供している。

設立からわずか2年余りの同社は、すでに業界内で注目を集めるようになっている。2023年12月には金浦投資（GP Capital）と華強資本が主導したシリーズA+で資金を調達し、既存株主の蔚来資本（NIO Capital）とシャオミ（小米）傘下の湖北小米長江産業基金（Hubei Xiaomi Changjiang Industrial Investment Fund）も追加出資した。

従来の3Dレーダーはすでに市場でその性能が実証されているが、依然として歩行者の横断など安全に関わる一部の問題を解決できていない。一方、4Dイメージングセンサーなら物体の距離、相対速度、角度だけでなく、高度も計測できる。

業界では現在、複数のチップを多段接続し、仮想アンテナチャンネルを確立することで、垂直および水平方向にある物体を検出する手法が主流だ。しかし、賽恩領動は一般的なミリ波レーダーシステムの設計コンセプトについて、従来のTDMA（時分割多元接続）方式ではゴースト（偽のターゲット）が出現しやすく、レーダー信号処理のダイナミックレンジが不十分なため、小さいターゲットを検出できないと考えている。例えば歩行者が飛び出した場合でも、歩行者はターゲットとして小さいため検出されづらいという。

こうした問題点を解決するため、同社は4Dイメージングレーダー「SFR-2K」を発表した。SFR-2Kの水平角度分解能は1度となる。

同社はシーンに応じて角度測定アルゴリズムを最適化させ、ダイナミックレンジを高めて小さなターゲットの検出能力を大幅に向上させ、ゴーストの出現を抑えられるようにした。例えば運転手の視覚が遮られるような雨天時にも、SFR-2Kは道路を横断しようと飛び出す歩行者を確実に検出する。夜間の道路でも、約120メートル先に落ちているタイヤを検出できるという。

量産と大量納品の需要に応えるため、昨年10月には4Dイメージングレーダーの自動生産ラインを完成させた。

李CEOによると、先進的な顧客がカメラと4Dイメージングレーダーを組み合わせて都市部向けナビゲートオンオートパイロット（NOA）を改良すれば、4Dイメージングレーダーの急速な普及が見込まれるという。

（翻訳・大谷晶洋）

中国の自動車大手・長城汽車（Great Wall Motor）が支援するセンサーメーカー「睿博感知」もこのところ存在感を増してきた。4Dイメージングレーダーや高精細カメラを含むスマートセンサーの開発に注力している。正式な設立は2023年1月だが、長城汽車が21年7月からセンサー事業のインキュベーションを手がけてきた。

長城グループの支援のもと、睿博感知は4Dイメージングレーダーと大口径800万画素カメラの自社開発に成功。さらに1700万画素の超高画素光センサーチップを搭載した車載カメラの開発にも着手している。これらの製品が評価され、長城汽車の複数車種のプロジェクトにも参加してきた。

カメラのみに頼るピュアビジョン方式や、LiDAR、従来のミリ波レーダーなどに比べて、4Dイメージングレーダーは高度測定が正確で、点群画像の解像度が高いなどの長所を持つ。高精細カメラと組み合わせれば、自動運転レベル2～3に対応した正確かつ安全なセンシング機能を提供できる。

現在、BMWやゼネラル・モーターズ、長城汽車、理想汽車（Li Auto）、上海汽車（SAIC）、吉利汽車（Geely Automobile）など国内外の自動車メーカーは、いずれも4Dイメージングレーダーの導入に向けた取り組みを始めている。しかし睿博感知のレーダー製品ライン責任者・趙孔瑞氏は、4Dイメージングレーダーの量産にこぎ着けるには、製品化の点で多くの問題を解決する必要があると指摘する。例えば、導入を促すためにどうコストを抑えるか、レーダーのサイズやインターフェースをどのように現在の量産モデルに適応させるか、といったことだ。

睿博感知ではさまざまな自動運転レベルに対応できるよう、コーナーレーダー、前方レーダー、分散型レーダーという3種類の4Dイメージングレーダーを開発した。予備調査で、完成車メーカーが100ドル（約1万3600円）以下のレーダーを期待していることが分かったため、デュアルチップカスケード接続を採用し、ミリ波レーダーのソフトウエアの設計もやり直した。「ハードウエアのスペックの低さをソフトウエアアルゴリズムで補うことで、低コストの製品に仕上がった」という。

公式情報によると、同社のコーナーレーダーは1フレーム当たり1500点の点群を取得でき、検出距離は210メートル。検出距離は顧客の車両計画に応じて調整可能で、ソフトウエア構成を調整するだけでよく、ハードウエアを再設計する必要はない。前方レーダーは300メートル先の車両が走行する車線を正確に検出でき、1フレーム当たり1万点近くの点群データを生成する。

現在のピュアビジョン方式や従来のミリ波レーダーでは、前方車両が不規則な形状をしている場合に正しく認識できないケースが多い。「4Dイメージングレーダーは目標物を点ではなく正確な輪郭で表示し、車両全体の形状を高解像度で示せるため、誤認識を大幅に減らせる」と執行責任者の王乃博氏は語る。

それだけでなく、睿博感知は次世代のクロスドメイン集中型・セントラルコンピューターのE/Eアーキテクチャーを想定した、分散型4Dイメージングレーダーを発表した。

趙氏によると、これまでのミリ波レーダーはそれぞれが独立してデータ処理やドメイン制御プラットフォームへの伝達を行っていたのに対し、分散型4Dイメージングレーダーは、全てのレーダーから生データがドメイン制御プラットフォームに送られ、そこで協調処理する仕組みになっている。「ドメインコントローラーの演算能力を駆使して性能の大幅な向上が期待できるほか、生データを自動車メーカーと共有してさらなる進化を促すことができる」という。

現時点で、3種類の4DイメージングレーダーはいずれもCサンプル（設計が固まり、量産に向けた準備の段階）に進んでいる。コーナーレーダーと前方レーダーは、現行モデルの従来製品と直接置き換えることができ、今年9月に量産の見込み。分散型レーダーは、車両との連携や検証を進めているところで、24年半ばの量産を予定している。

（翻訳・畠中裕子）

米テスラのイーロン・マスクCEOらはLiDARに対して懐疑的だが、大部分の主要自動車メーカーは現在もビジョンセンサーとLiDARを組み合わせたセンサーソリューションを採用している。一方で独Ibeo Automotive Systemsが破産を申請するなど、今年に入ってLiDAR開発企業が相次いで経営難に陥っている。技術面での支出が売上高を大幅に上回る赤字状態が長期的に続いたのが主な理由で、自動車メーカーからの受注の不確定性も不安要素となっている。

自動運転分野に参入するプレーヤーは増加の一途をたどり、車載用センサーに対する理解が深まるにつれて、市場はコスト、精度、性能でLiDARをさらに上回るセンサーが生まれることを期待してきた。ミリ波レーダーの進化系といえる4Dイメージングレーダーがその一例だ。

「木牛領航科技（Muniu Technology）」の王衛COOによると、LiDAR市場は近年飽和に向かっており、車載用センサー業界では徐々に4Dイメージングレーダーに注目が集まっている。

2015年に設立された木牛領航科技はミリ波レーダーを用いたスマートシステムソリューションに特化した企業だ。本社は北京市にあるが、設立と同時に米国に子会社「Ainstein」も設けており、山東省青島市、上海市、米カンザス州、ボストンに研究開発および生産の拠点を置いている。

インテル傘下の自動運転技術開発企業「Mobileye」のアムノン・シャシュアCEOも、今後はLiDARよりも4Dイメージングレーダーを採用すると過去に断言している。最大でLiDARの10%にまでコストを削減でき、部分的にはLiDAR以上の性能を発揮できることが理由だ。ただし、4Dイメージングレーダーの弱点は、これまで車載用センサーとしての大規模な実証実験が行われていないことだ。

従来型ミリ波レーダーからの進化

4Dイメージングレーダーは従来の車載用ミリ波レーダーの進化版で、対象物までの距離・速度・方角・角度の4次元でデータを解析できるのが特徴だ。

木牛領航科技は3Dセンシング、4Dイメージングにプラスして5次元として「微小動作（マイクロ波ドップラー）」を計測することで、4次元情報をさらにグレードアップし、マイクロ波ドップラー情報がシーン認識における分類や感知性能をより発揮できるようにした。

木牛領航科技は2017年に4Dイメージングレーダーの開発や商用化を目指しはじめた。19年には世界初の4Dイメージングレーダー「O-79 4D」を発表し、世界的な小型建設機械メーカーBobcatとサプライヤー契約を交わして、製品を大量提供することが決まった。同年にはロボット開発プラットフォーム「ROS」を使って独自開発したレーダー試験用プログラムを公開し、数多く利用されている。また今年はBobcatから戦略投資を受け、Bobcat唯一のレーダーセンサーのサプライヤーになることが決まった。

王COOによると、木牛領航科技は特殊車両との長期提携を通じて多くのシーンデータとサービス経験を積んできた。事故率が80％にもなる特殊車両には高度な条件が求められる。木牛領航科技のレーダーセンサーは、複雑な施工作業が行われ車両が低速で走行する環境下で、メインプロセッサーやアルゴリズムの性能向上、アンテナの性能・数量やその配列を改善するなど多角的なアプローチを用い、複数の対象物を高精度な点群データにするための認識性能を最適化。車両の事故率を大幅に低減し、「ほぼゼロに近づけた」という。

車載レーダーの未来

木牛領航科技の製品は現在、主に車載機器・スマート製品（スマートシティ、スマートモビリティ、スマートホームなど）・航空・スポーツの4分野にまたがっており、世界の40カ国以上に600社以上の顧客を有する。

車載機器としては、自動運転レベル2〜3+向けのレーダー製品に5Dレーダー技術を用いて誤報率や失報率を効果的に低減している。ホイールの回転速度から車両を認識・分類したり、車両が低速走行中か停車中かを判断したり、歩行者の腕の振れ方から道路を横断中かどうかを判断したりなどが可能となった。これらのデータは自動運転に応用できるだけでなく、スマートモビリティ分野にも存分に活用でき、中国国内の複雑な交通環境で生じるスマート路側センサーやデジタルツインに対する需要も満たせる。木牛領航科技は交差点情報制御、都市交通のクラウド化、高速道路やトンネルなどの用途別に製品を開発し、断面交通量計測の正確度は98%以上、平均車速計測の正確度は98.5%を達成している。

木牛領航科技が手がける業界と製品一覧

（翻訳・山下にか）

G-PALとSAEは今後、自動運転最適化に向け以下の項目を実施する。まず「上海完全自動運転（Full Self-Driving、FSD）認識融合インテリジェント意思決定プロジェクトセンター」を設立する。また、ニューラルネットワークのプロセッサ（Neural Processing Unit、NPU）である高性能FSDコンピューティングプラットフォームの開発や、上海での次世代国家AIイノベーションモデル地区建設のための、FSD関連のチップ・ソフトウェア・テスト・アプリケーションを含む新たなエコシステムの構築。そして、自動・無人運転分野の計画を強化して自動車業界の将来的発展を促進する。

G-PALは2021年8月にプレシリーズAで「経緯中国（Matrix Partners China）」やスマートフォン大手シャオミ（小米科技）傘下の「湖北省小米長江産業基金」、IT大手百度（バイドゥ）のコーポレートベンチャーキャピタル（CVC）「百度風投（Baidu Ventures）」など、複数の出資者から5億元（約100億円）を超える資金を調達したほか、今年2月には自動車部品大手ボッシュ傘下の中国市場向け投資プラットフォーム「博原資本（Boyuan Capital）」から戦略投資を獲得している。

G-PALは2018年10月に設立された。自動運転ソフトウェア・ハードウェアの開発から製造、販売、エコシステム構築までを手掛け、低コスト、全天候型、高信頼性、量産しやすい技術を追求している。

同社は4Dイメージングレーダーを主なセンサーとし、可視光画像や赤外線画像などを補助的に取り入れた、天候や時間に左右されない認識システムを主に提供している。また、自動運転のレベル2（部分運転自動化）からレベル5（完全運転自動化）までの、機械認知と深層学習に基づいた自動運転ソフトウェア・ハードウェアのインテグレーションシステムと総合的ソリューションを提供する。

これまでの車載用ミリ波レーダー（3Dレーダー）の主な機能は動体障害物の認識で、対象物とレーダー間の距離、方角、速さの情報を得られるが、視覚化や画像認識はできなかった。

一方、4Dイメージングレーダーは画像化が可能だ。対象物の高さのデータの解析が加わり、距離・方角・高さ・速さという4つの情報を認識して、静止物や周囲の環境を豊富な点群データにすることができる。

イメージングレーダーと点群データ（画像：G-PAL）

米EV大手のテスラは自動運転では視覚重視の路線をとってきたが、先ごろ、同社EVへの新たな高解像度のレーダー採用を米当局に申請したと海外メディアが報じている。報道によると、高解像度レーダーで画像を生成し、同社独自の自動運転視覚ソリューションの予備システムにするという。

技術面についてG-PALの薛旦CEOは「運転のスマート化が普通のことになれば、乗用車では4Dイメージングレーダーがより重要な役割を果たすようになる。レーダーの電磁波の特性で現在のLiDARやカメラなど光学センサーとは異なる情報を認識することができるため、予備的な認識機能として、低コストで全天候型の自動運転実現を押し進めるだろう」と語った。

さらに薛CEOは自動運転について、ハイエンド車の一部に固体LiDARを1～2個搭載して前方正面の高精度認識に対応する完成車メーカーもあるが、固体LiDARの視野角は60～120度程度で、360度をカバーすることはできず、価格を下げる必要もあると指摘。4Dイメージングレーダーなら高精度の認識や低コストに対応可能で、固体LiDARと組み合わせれば高度自動運転の実現はそう遠くないとの考えを示した。

G-PALはこのほか全く新しいスマート運転システムを研究している。イメージングレーダーとカメラをそれぞれ5つずつ使用する「5R5V」や、それぞれ5つと7つ使用する「5R7V」によりレベル4以下の自動運転に要求される認識能力を実現し、ソフトウェア・ハードウェアのコストは1000元（約2万円）レベルに抑えられるというものだ。

量産化という点では、同社の4Dイメージングレーダーによる自動運転ソリューションは、すでに大手自動車メーカー「上海汽車集団（SAIC MOTOR）」の商用車テストに合格し、少量が納入されている。乗用車では上海汽車集団が23～24年に発売するモデルでテストが始まっており、出荷前の装備が進められている。また、その他のメーカーでも採用されるという。

薛CEOは、24年から4Dイメージングレーダーの規模が拡大し始め、27年には業界で一気に採用されるようになるだろうと述べた。
（翻訳・36Kr Japan編集部）