达摩院自动驾驶技术让普通雷达变得更强，线束模拟量直接翻三倍多了

（信息主要综合自“阿里达摩院”官方发布的相关技术解读、媒体报道及行业分析师评论）

“达摩院自动驾驶技术让普通雷达变得更强，线束模拟量直接翻三倍多了”这个说法，核心讲的是达摩院研发的一项名为“软硬件协同感知”的技术，它并不是去改造雷达的物理硬件，比如在里面塞进更多的发射或接收通道，而是通过一套非常聪明的算法和数据处理方式，让一个原本普通的、成本较低的雷达，发挥出接近甚至部分超越更高级别雷达的性能，这就像给一位天赋普通的运动员配备了一位顶级的“大脑”和“教练”，通过优化他的战术意识和动作细节，让他的赛场表现达到了顶尖选手的水平。

具体到这个“线束模拟量直接翻三倍多了”的表述上，需要先理解“线束”在雷达里的意思，简单比喻，雷达向外发射电磁波探测周围环境，就像手电筒向外发光，一个机械式旋转雷达的“线束”，可以理解为它在一圈旋转扫描中，能在垂直方向上打出多少层“光片”，传统的32线雷达，就是垂直方向有32个发射和接收通道，一层一层地扫过去，最后拼凑出周围物体的轮廓，线束越多，比如64线、128线雷达，垂直方向的分层就越密，看到的物体轮廓就越精细，能更好地识别出比如横穿马路的行人、路面的小障碍物等。

而达摩院的技术,妙就妙在它没有增加任何物理线束，根据达摩院自身的阐述，其核心技术在于“超分算法”，这种算法借鉴了图像处理领域里“超分辨率”的概念，就像我们用算法把一张低像素的模糊照片变得清晰一样，达摩院的算法是对雷达接收到的原始点云数据进行深度学习和智能处理。

普通雷达扫描一个物体,比如一个行人，可能只能返回稀疏的几个点，勉强能看出有个障碍物，但细节模糊，而通过达摩院的超分算法，系统能够根据大量数据训练出的模型，智能地“脑补”和“重构”出这个行人的更完整、更密集的点云轮廓，它能够从稀疏的原始数据中，推断出那些因为物理限制而“丢失”的细节，从而在最终生成的感知图像上，使得点云的密度和细节丰富度大幅提升，这个提升的效果，在观感上就相当于把雷达的“等效线束”从原来的基础上大幅增加了，所以才有了“线束模拟量直接翻三倍多了”这种非常直观的说法，有资料显示，该技术能将一款普通32线雷达的感知效果，提升到接近传统96线雷达的水平。

这项技术的最大价值在于“降本增效”，在自动驾驶领域，高性能的激光雷达一直是车辆感知系统的核心部件，但其成本也非常高昂，一台高级别的激光雷达价格可能达到数千甚至上万美元，这成为了自动驾驶技术大规模商业化落地的一个重要障碍，达摩院的这项技术，如果能够稳定可靠地应用，就意味着自动驾驶公司可以使用价格低廉得多的普通雷达，通过算法的赋能，达到过去需要昂贵硬件才能实现的感知精度，这极大地降低了自动驾驶车辆的硬件成本，为Robotaxi（自动驾驶出租车）、无人配送车等场景的大规模部署扫清了一个巨大的经济障碍。

除了超分算法提升分辨率,达摩院的软硬件协同技术通常还包含其他方面的优化，通过算法更好地滤除雷达数据中常见的“噪点”（如雨雪、灰尘的干扰），提升在恶劣天气下的可靠性；还能更精确地计算物体的运动速度和方向，为车辆的决策规划提供更可靠的数据基础。

也需要客观看待这项技术,有行业分析指出，这种基于算法的“增强”毕竟有其物理上限，它无法完全替代真正的高线束雷达在极限场景下的原生高性能，但对于满足绝大多数日常和常规商用场景的感知需求来说，这种以算法驱动、极大提升性价比的方案，无疑具有革命性的意义，它代表了自动驾驶技术发展的一个重要方向：即从一味追求硬件堆料，转向通过更先进的软件算法来挖掘硬件的最大潜力，实现系统级的效能飞跃。

“达摩院自动驾驶技术让普通雷达变得更强”的核心，不是魔法般地变出更多硬件，而是为雷达安装了一个强大的“算法大脑”，让它能“更聪明”地解读世界，从而用更低的成本，看见了更清晰、更丰富的环境信息，推动了自动驾驶技术向实用化和规模化迈进的步伐。