精度超过激光雷达？毫米波雷达技术公司Metawave完成1000万美元融资

据外媒报道，硅谷智能车载雷达公司 Metawave 已经获得1000万美元融资，现代、丰田和汽车供应公司 Denso 等五家公司投资。融资将主要用于研发无人驾驶汽车中的“智能车载雷达系统”。去年 9 月，Metawave 曾获得了上汽资本700万美元的种子轮融资。

Metawave 联合创始人兼首席执行官Maha Achour表示，“我们正在与 tier 1 制造商合作开发可以整合到汽车中的技术，预计未来几个月开始小批量生产。”

Maha Achour 是MIT 物理学博士，后又在加州圣迭戈分校攻读电子工程以及通信系统理论。从 1996 年开始就在射频及光学行业工作，曾经在美国国防高级研究计划局（DARPA）领导过一些无线电相关的研究项目。

2006 年，她创立超材料（Metamaterials）研发公司 Rayspan 并担任 CTO ，该公司主要研究的是超材料天线（Metamaterials Antenna）——一种用超材料操纵天线系统使其增加效率的天线。

大约在两年前，Maha 和现在公司的 CTO Bernard Casse、工程 VP George Daniel 一起在 PARC 研究中心工作，从事的研究内容中依然有超材料，同时还有 5G 通信技术。而Maha 还是想将这些新技术带向商业市场，于是创立了Metawave。

Metawave 的主打产品为毫米波雷达“WARLORD”（W-Band Advanced Radar for Long-Range Object Recognition and Detection），其频段在 76-81 GHz。

这类识别模块有多种不同价位的配置，包括摄像头，激光雷达和雷达。其中，摄像头和激光雷达的最大距离分别为50米和150米。但是，以FCC-分配频率77GHz运行的多模式雷达拥有更远距离的探测能力。

Metawave 方面称，WARLORD 采用了自适应超材料天线，能发射可操控的高度定向的电磁波束，探测目标物的位置、速度，且不易受恶劣天气以及环境。

同时，这款毫米波雷达内置了 Metawave 自研的 AI Engine（人工智能引擎），通过传感器识别由物体微动产生的多普勒特征，对汽车、行人、自行车、路人及远处物体进行分类和追踪，并分析潜在危险。

Metawave 的“模拟雷达”技术使用了自适应超材料来模拟分阶段阵列，这种自适应材料可以进行软件控制，并具备拥有单一电磁性能的电路板结构。

常见的分阶段阵列天线一般是通过改变发出的信号相位，用多种散热元素去形成和引导光束，而这些 Metawave 用单个天线便可完成，且系统更加简单、节能，性能甚至优于目前先进的数字波束成形雷达。

Maha 将之形容为一个“五维”系统：“通过深度学习技术，在神经引擎里进行特征标注，它可以分析距离、速度、垂直和水平角度，并进行物体分类。”

Maha 对自动驾驶发展前景表现出很强的信心，她认为，自动驾驶汽车具备了安全、可靠和其它附加功能之后，其商业模式也会加速形成，眼下行业还没有统一规则，可能会拖慢技术进度，但如果一些国家可以带头展示这项技术带来的好处，“毫无疑问，它一定会成功。”