CALTERAH | 加特兰深度解读 | L2强制国标倒计时：为什么前雷达成了L2的“合规刚需”

加特兰深度解读 | L2强制国标倒计时：为什么前雷达成了L2的“合规刚需”

近几年，智能网联技术正深度重塑汽车产业，组合驾驶辅助系统已从“可选配置”跃升为购车决策的核心权重项，更是车企业竞逐的关键赛道，搭载规模持续走高。

规模化落地的另一面，是安全风险的集中暴露。因系统能力边界模糊、功能冗余不足所引发的交通事故接连出现，不仅对群众生命财产安全构成实质威胁，也使这项技术的公众信任度承压。不同方案间性能落差悬殊，部分产品存在宣传口径失准、极端工况应对能力缺失等问题，难以有效约束用户“误用”“滥用”风险。

2025年9月，工业和信息化部研制的强制性国家标准《智能网联汽车组合驾驶辅助系统安全要求》（以下简称“强标”）面向行业征求意见，旨在划定系统安全基线，从源头保障中国智能网联汽车产业健康发展。依据标准建议组规划：2027年1月1日起，新申报L2车型须满足强标要求；2028年1月1日前，所有在产L2车型完成过渡。

从“推荐”到“强制”，中国L2级组合驾驶辅助，正迈入以安全为准入底线的新周期。而随着强标的推进，毫米波雷达芯片正从“辅助感知组件”进化为“合规架构的关键”。

强标重点场景拆解：绕不开的雷达必答题

现行标准（GB/T 44461.1-2024与GB/T 44461.2-2024）主要规范基础单车道和基础多车道功能在常规场景下的技术要求与试验方法。场景设定以A类道路（如高速、快速路）、理想光照、标准目标物为主。强标的征求意见稿，则在现行标准基础上，大幅拓展了场景范围——新增施工区、环岛、隧道等复杂交通环境，以及侧翻车辆、夜间低光照等事故高发场景，从常规工况延伸至预期功能安全（SOTIF，Safety of The Intended Functionality）范畴。

如果说，强标征求意见稿中大部分场景都可依赖具有成本优势的摄像头通过试验，那么领航组合驾驶辅助系统试验中“隧道内存在斜置车辆目标”这个预期功能安全重点场景，则融合了多个典型复杂元素，毫米波雷达方案无疑是兼顾性能与成本的最佳选择：

出入隧道时光线骤变，由于摄像头严重依赖环境光，在逆光、眩光、黑夜、雨雾等场景下，会因自动曝光调整导致短时间内难以看清前方障碍物，性能出现显著下降。而此时若隧道内停有斜置车辆，难度则更上一阶：车辆斜置30°时，其投影不再是算法熟悉的完整矩形，而是极易被误判为隧道侧墙纹理或地面阴影的“变形几何体”。这种非典型姿态叠加光线剧变，导致特征提取困难，视觉方案极易漏检。

而激光雷达同样面临难以回避的挑战：在雨、雪、雾等恶劣天气中，激光雷达信号衰减、噪点增多，性能显著下降，极有可能发生误判。

隧道场景与恶劣天气

视觉方案受制于光学成像的物理极限，激光雷达则困于恶劣天气。两种感知技术虽各有所长，却在极端工况下暴露了难以独自逾越的短板。

与之形成鲜明对比的是毫米波雷达的先天优势：电磁波不受光线影响，无惧隧道内的明暗剧变，可直接测量目标距离与角度；同时具备全天候工作能力，在恶劣天气中电磁波依然可稳定回传，提供更可靠的感知补充。

高性能前雷达如何交出答卷？

毫米波前雷达（Forward-Looking Radar）是高级辅助驾驶系统的核心传感器，主要负责探测车辆前方的目标，实时输出前方物体的距离、速度和方位角信息，用于实现自适应巡航控制（ACC）、前向碰撞预警（FCW）等汽车主动安全功能，最终输出的结果涉及到刹车、加减速等控制功能。

1、不误撞——探测距离够远、微弱目标精准识别

微弱目标场景的难点在于：RCS*（Radar Cross-Section，雷达截面积）小，反射信号弱，且车辆需以Vsmaxset（driver-set maximum speed，驾驶员可设置的最高车速）为巡航车速，提前120–150米稳定发现它，否则难以及时刹车。

一款优秀的高性能前雷达方案，可提供更有效的解决方案：

领先的收发指标：高发射功率和低噪声系数，有效识别并提升微弱回波信号
足够多的通道数：实现更优的俯仰角分辨率和测高精度，尤其对存在RCS差异的目标分辨能力更强
前沿的雷达信号处理架构（RSP）：满足多点云、高帧率成像需求，先进算法大幅提升弱目标检测和角度分辨能力
强大的CPU性能与大容量内存：灵活的任务调度和负载分配，为运行客户自研算法和海量点云处理提供充足的存储空间

高性能前雷达的探测距离能充分覆盖强标要求——这不仅是参数达标，更是给系统留足了安全余量：哪怕遇上雨雾遮挡、天线污损，依然能稳稳刹停。

*RCS：雷达截面积量化了目标物体在雷达接收方向上反射雷达信号的能力，RCS越大，目标在雷达下的可探测性越高。

2、不误触——角度分辨率够细、目标分类够准

AEB误触发，行业内称为“幽灵刹车”，正在成为影响智能辅助驾驶用户体验的常见痛点。AEB误触发本质就是系统错误地将无害物体或信号干扰，判断为即将发生碰撞的障碍物（护栏、井盖等），从而施加紧急制动。

为避免误触AEB导致用户体验下降，作为主要传感器之一的毫米波雷达，关键在于角度分辨率是否够细、点云输出是否足够密集，是否能精准区分行人、护栏、锥桶等。

一款优秀的高性能前雷达方案，能准确描绘目标的轮廓和运动特征，例如：

护栏是连续线状点云，行人是离散点云还带着脚步的微动特征
锥桶虽然反射弱，但位置孤立、状态静止

当雷达芯片具备了在硬件层面快速分类的能力，就能显著降低误识别率。

全天候——无论什么环境，都要“靠得住”

毫米波雷达具备天然优势：不依赖环境光，不怕雨雪雾。同时，这也要求在全生命周期内，芯片都能持续稳定工作。

标准附录F里有一条容易被忽视的硬规则：传感器型号、硬件版本、安装位置，一旦准入就锁定，上市后都不能变。这意味着：在-40 ℃–125 ℃的环境温度区间内，雷达的探测距离、测角精度、误报率，必须和实验室测试时完全一致。

温度漂移要校准，工艺偏差要控制，长期老化要预埋余量。这也正是当前主流主机厂在L2+及以上项目里优先选择高性能前雷达的原因——用可量化的性能冗余，对冲不可量化的风险。

当前市面上的一些4D雷达方案虽然可以实现性能冗余，但成本相对较高。而强标一旦落地，所有L2车型都需满足要求，这对车企而言是不容小觑的成本压力——既要过测，又要控本。如何在满足强标要求的同时，不把成本压力转嫁给终端用户，是车企和上游企业必须回答的问题。

综上所述，面向2026–2027年的强标落地窗口，高性能前雷达SoC需要具备：

足够远的探测距离，支撑车辆Vsmaxset巡航车速下的安全刹停
足够强大的感知能力，精准区分行人、护栏、锥桶等
全温区性能一致性，实现全生命周期的可靠性
高集成度芯片架构，助力Tier-1与OEM在合规基线内降本增效

作为毫米波雷达芯片开发与设计的领导者，加特兰在过去十余载持续技术创新，拥有数千万颗车规级芯片量产经验。面向2026–2027年的强标落地窗口，我们从未止步，新一代极具成本竞争力的高性能前雷达SoC方案已在路上，在探测距离、感知精度、集成度上将继续突破——加特兰期待用更扎实的性能冗余，帮助OEM更从容地通过这场“安全大考”。

强标时代，高性能前雷达逐渐成为安全刚需。加特兰愿与产业链伙伴一起，让每一辆交付用户的智能汽车，都经得起极端场景的检验，也配得上用户的信任。

2026加特兰日，敬请期待。