本次汽车电动化与智能化技术国际论坛和系列评选活动由SAE International、中国机械国际合作股份有限公司、法兰克福展览(上海)有限公司、汽车电机电器电子信息网联合发起，旨在加速发展智能电动汽车供应链核心零部件及优秀关键技术，打造世界知名汽车零部件企业，创建“聚焦行业前沿，链接业内大咖，推动行业发展，共创共享共赢”的智能新能源生态圈。

随着智能驾驶技术的接受度越来越高，智驾市场正在加速拓展。数据显示，2023年1-6月，中国市场(不含进出口)乘用车前装标配搭载L2及L2+交付新车324.35万辆，同比增长37.65%。但来到高阶智能驾驶的门槛之下，对安全性、可靠性要求愈加严格，面对商业化落地的现实，“降本增效”成为了当下的迫切需求。当前，智能驾驶解决方案的规模化普及大多还受限于成本或性能，不过4D毫米波成像雷达的出现，以及基于此的一系列技术应用为这一瓶颈的解决创造了新的可能。

作为一家面向L2+至L4智能/自动驾驶，提供基于机器感知和学习的软硬件集成解决方案供应商，几何伙伴创新性地基于雷(4D成像)视异构融合感知技术路线，依托高效行泊一体域控制器，打通面向高阶智能驾驶的设计运行域，提供高鲁棒性和稳定性的行泊一体解决方案，实现高速NOA、城市NOA、记忆泊车HPA、自主泊车AVP等功能，助力高阶智能/自动驾驶高质量、规模化落地。

面对如今越来越复杂的驾驶场景，陆新飞博士在演讲中指出，传统毫米波雷达在更高阶的智驾功能层面能够带来的性能提升越来越有限，但4D毫米波成像雷达具有十分广阔的应用前景，体现在复杂场景下的感知、建图、定位等多个方面，为高阶智能驾驶功能的实现提供了新的思路与可能性。

几何伙伴自研的高分辨率4D毫米波成像雷达，有效弥补了传统毫米波雷达高度维信息损失、分辨能力弱、目标位置边界测量精度低等缺陷。通过前沿的雷达信号处理算法，能够保证每秒输出60000点的高质量点云，对复杂场景中的高低空障碍物和静态目标实现更加精准的感知，解决了可通行物与不可通行物之间的误判问题。同时，通过勾勒探测目标的三维轮廓，大大提升边界检测能力，相较于传统毫米波雷达有了“质”的提升。

面对智能驾驶中复杂的动静态感知问题，几何伙伴基于4D毫米波成像雷达和视觉，采用“时序BEV特征融合+规则互补”的混合策略，打造出先进的智能融合感知算法，构建了一条全新的雷(4D成像)视异构融合感知技术路线，使其适用于更加复杂多变的环境，提升全域感知性能。

复杂场景下采用BEV框架，凭借4D毫米波成像雷达在距离、方位、俯仰与速度信息方面的优势，结合可见光视觉富含语义信息的特点，将雷达信息与视觉信息在BEV框架内统一表达，实现双模态异构信息的特征融合；针对自车周边等关键区域，几何伙伴利用融合学习策略提升感知性能；对于远距离区域及白名单外的目标漏检问题，公司利用规则方式加以解决；针对周围影响决策的静态环境，构建可通行区域检测框架，大大提升雷达在复杂场景下对于动静态目标的感知能力，实现高速、城区等场景下的高阶智能驾驶功能。并且，公司还打造了从数据采集标注、数据清洗、模型训练到模型部署的高效智能化数据闭环系统，利用数据驱动持续快速优化模型迭代。

为打造更优性价比的方案，陆新飞博士表示，在上述BEV融合框架的基础上，几何伙伴正在研制基于4D毫米波成像雷达和视觉的通用障碍物检测框架，以进一步提升对于白名单外目标的感知性能，降低处理平台的资源需求，从而适配高、中、低不同算力的域控平台，满足从高端到经济等多种车型的高阶智驾量产落地需求。

除了在感知性能方面取得突破，几何伙伴利用4D毫米波成像雷达在建图、定位、车位检测等多个方面也进行了精准高效的开发以及应用拓展。公司研发团队创新性地利用SLAM技术，将4D毫米波成像雷达与视觉信息融合到地图构建中，以此生成更鲁棒、精准的环境地图，获取更精确的定位信息，能够应对夜晚、隧道、地下停车场等各种复杂场景，为智能驾驶后续决策规划提供低成本、易量产、高可靠的方案。同时，结合车身周围的感知信息，可实现空间车位检测与近距离障碍物高精度碰撞预警，从而打造APA、HPA、AVP等泊车功能。

陆新飞博士指出，正是基于雷(4D成像)视融合感知技术路线，以及对SLAM建图、在线定位、空间车位检测等应用的深层拓展，4D毫米波成像雷达的潜力得到了充分释放，几何伙伴也因此打造了一套从融合感知到智能决策的软硬件集成系统，这套系统具备全天时全天候、高可靠、低成本、易量产的特点，能够切实满足客户对于降本增效的需求。

随着公司技术路线和解决方案获得越来越多客户以及社会各界的支持和认可，几何伙伴赋能智能/自动驾驶商业化落地的决心也愈加坚定。荣耀过后，几何伙伴将继续深耕高阶智能驾驶的高性价比落地方案，推动智能驾驶功能面向更多消费者普及，助力消费级智慧出行加速到来。