芝能智芯出品

　　随着辅助驾驶逐步向L3及更高等级演进，雷达技术正从传统探测功能转向高分辨率成像能力。

　　恩智浦推出第三代S32R47雷达处理器，定位于满足L2+至L4级别自动驾驶需求，融合高性能计算、AI算法支持与系统级功耗优化，在传感器融合、中央计算架构和系统集成等关键技术维度上提供新解法。

　　围绕其硬件能力、技术路线、系统兼容性与行业趋势，我们尝试探讨S32R47在构建下一代软件定义汽车平台中的作用。

　　Part 1

　　技术演进中的关键突破：

　　S32R47的系统架构与性能特征

　　S32R47是恩智浦雷达处理器产品线的第三代成员，基于16纳米FinFET工艺打造，最核心的技术跃迁体现在对雷达信号通道显著扩展以及灵敏度,动态范围以及分辨率提升的算力支持。

　　处理器能高效支持24发24收的物理通道, 通过MIMO技术可生成多达576个虚拟通道，较前代S32R45实现了三倍的提升,意味着处理器具备支持在系统层面实现更强的角分辨率, 水平和垂直方向均远远低于1°的成像精度, 目标检测距离远超300米的性能,更好地满足对全天候高速路场景远距离识别小物体和准确理解复杂城市环境地需求。

　　S32R47在能效方面亦进行了优化，当配合新一代雷达收发器使用时,在最恶劣热负荷条件下的系统整体功耗可以始终保持在远低于车厂要求的20瓦的阈值，显著减轻了整车散热设计负担，尤其有助于满足电动车平台中对功率密度与热管理更为严苛的要求。

　　架构设计方面，该处理器具备灵活的雷达阵列拓扑结构，支持从16发16收到24发24收或更高的配置组合，适应多样化的传感器部署方案。

　　此外，为适配日益发展的中央计算架构，S32R47配备高速数据输出接口（如2.5G以太网），并支持时空同步——其输出的高质量点云,可与车内其它传感单元形成多传感器融合。

　　在算法开发方面也体现出面向未来的软件化能力。平台内嵌支持轻量级框架的AI/ML的加速器，支持基于Python的开发流程，并兼容TensorFlow Lite等主流轻量级框架。这一特性不仅满足定制化目标分类算法的快速迭代，还具备适应软件定义汽车(SDV)趋势下高效部署的潜力。

　　在软件生态方面，S32R47延续了恩智浦S32平台的一致性架构，允许软件复用、跨平台开发，并支持OTA升级与车规级网络安全协议，实现从硬件到软件的系统级闭环。

　　Part 2

　　成像雷达与自动驾驶系统融合：

　　挑战、趋势与恩智浦的应对路径

　　自动驾驶的发展路径已清晰地指向多传感器融合，尤其是在L3及L4等级，视觉系统的局限性逐渐暴露。

　　恩智浦通过S32R47进一步明确了成像雷达在高等级自动驾驶中的技术角色：它不仅能在夜间、雨雾等恶劣环境中提供稳定的感知，还能通过速度维度的信息增强对目标的识别与分类能力。

　　在与激光雷达的对比中，S32R47构建的4D雷达方案展现出性价比优势。虽然激光雷达在点云密度上依旧保持领先，但其百线以上版本的高成本及较大体积仍限制其前装普及。

　　而S32R47通过24发24收架构，实现大几千点每帧的点云密度，并可前装集成至车辆保险杠区域，在不牺牲造型和空间的前提下部署雷达感知。

　　该方案支持面向电动车平台的紧凑化设计。结合物料清单优化、通道结构调整和芯片体积缩减（较前代减少38%），S32R47从芯片层打通系统级降本空间。

　　对系统集成商而言，这意味着更少的电路板面积、更低的热设计功耗、更短的布线路径与更高的EMC抗扰性。

　　面向未来中央计算趋势，S32R47展现出“局部计算+中央融合”的系统协同路径。在高性能4D成像雷达每秒产生几十个Gb原始数据的背景下，直接传输至中央计算将带来巨大的网络和处理负荷。

　　为此，恩智浦保留了前端雷达信号处理的核心流程，包括FFT变换、多普勒滤波等步骤，仅将高质点云后的处理和运算安置于中央平台, 从而缓解车载以太网和中央SoC的带宽和数据处理实施新的瓶颈。

　　在应用场景方面，S32R47可支持构建像24发24收这样配置的高性能成像雷达,展现出典型的能力边界。

　　◎例如在高速场景下，可在300米以上范围内检测和智驾功能相关的静态障碍物以及追踪此范围内的动态目标；

　　◎而在城市低速场景中，对行人、自行车及塑料锥桶等弱反射目标保持稳定识别能力。

　　◎夜间环境中，不受强光干扰，能够还原复杂道路结构，如演示中对圣诞灯光背景下道路边界的清晰刻画。

　　S32R47以“雷达前端计算+中央协同处理”的思路，解决大数据流挑战：

　　◎通过成本控制与灵活部署方案,大大提升成像雷达技术在新一代智能车里的普及和应用,覆盖更广的受众面；

　　◎其稳定性、可靠性与适应性使其成为L3/L4级自动驾驶系统感知层的重要构成。

　　小结

　　在雷达逐步进入“4D成像”时代的今天恩智浦的S32R47体现了汽车电子产业应对自动驾驶需求所采取的系统性策略。

　　在通道扩展、分辨率提升与功耗控制上构建性能基础，在AI兼容性与软硬协同方面构建未来架构，在系统集成与中央计算迁移上构建工程实践路径。

　　原文标题 : 恩智浦S32R47：推动成像雷达迈入“4D时代”