当前瓶颈：

• 分辨率不足：传统毫米波雷达难以区分行人与金属杆，需依赖摄像头或激光雷达辅助。
• 静态目标识别差：对静止车辆、路沿的检测易漏报，需结合视觉算法优化。

未来趋势：

1. 多传感器融合：
   • 特斯拉“纯视觉方案”的争议：马斯克曾宣称“雷达是多余的”，但2021年因多起幽灵刹车事件被迫重新启用毫米波雷达。
   • 华为MDC平台：将毫米波雷达与摄像头数据在芯片级融合，实现0.1秒级响应。
2. AI赋能雷达信号处理：
   • 深度学习模型可直接从原始雷达数据中提取特征，提升对复杂场景的理解能力。例如，英伟达DriveWorks平台通过神经网络实现雷达点云分类，误检率降低80%。
3. 高频段与大规模MIMO技术：
   • 79GHz频段开放后，雷达带宽将扩展至4GHz，分辨率提升至0.1度。
   • 64发64收MIMO阵列可生成百万级虚拟通道，媲美激光雷达的成像效果。