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卫朋：AI硬件产品怎么做？——雷达模块选型实操

news 2025/9/25 13:29:00

简介

阶段一：深度定义核心感知需求

阶段二：明确商业与约束条件

阶段三：技术方案评估与供应商选择

阶段四：原型验证与迭代（降低风险）

作者简介

简介

AI技术、硬件技术、供应链...

所有这一切都可以看做是资源，任何一项资源的强化，都会催生产品的跨越式发展。

比如AI的强化，诞生出了小智AI这类非智障产品。

所以说，资源越强大，产品创意的空间就越大。

今天这篇内容就以雷达模块为例，谈谈怎么看待资源、使用资源做产品。

在选择这项雷达技术之前，你必须反复拷问自己：

我要解决用户的什么核心问题？

这个问题是否值得用雷达来解决？

下面详细解释一下从产品定义到技术选型的完整决策流程。

阶段一：深度定义核心感知需求

这是所有决策的基石，必须极其精确。

1、探测目标与交互逻辑

目标是什么？

- 是人、车、还是普通物体？
- 是宏观运动（行走、挥手）？
- 还是微观运动（呼吸、心跳）？

静态还是动态？

- 只需要检测有物体在动（如自动门）？
- 还是需要检测静止存在的物体（如智能节能灯）？

这直接决定选用多普勒雷达还是FMCW雷达。

交互逻辑是什么？

是简单的“有/无”触发，还是需要跟踪轨迹（如手势识别），或是需要分类（如判断车内是成人还是儿童）？

这决定了所需的数据输出层级（开关量、点云数据、分类结果）。

2、性能边界

探测范围（Range）：

最小距离和最大距离是多少？

例如，洗手液 dispensers 需要10cm内灵敏触发，而停车场车位检测可能需要20-30米。

精度（Accuracy）与分辨率（Resolution）：

需要多精确？液位测量可能需要毫米级精度，而存在感知只需厘米级。

角度分辨率决定了能否区分两个靠得很近的物体。

视场角（Field of View）：

需要覆盖多大的区域？

是狭窄的走廊（狭长FOV）还是整个房间（宽FOV）？

这决定了天线的设计和模块的数量。

响应速度（Latency）：

从探测到信号输出，最大可接受的延迟是多少？

对于高速避障（无人机、机器人），要求毫秒级；

对于智能照明，百毫秒级也可接受。

3、用户场景与环境挑战

物理环境：

室内/室外？温度、湿度、粉尘范围？

是否有振动？

安装位置（天花板、墙壁、嵌入家具）？

这些影响防护等级（IP Rating）和结构设计。

电磁环境：

是否会存在多个同频段雷达同时工作？

是否有其他强电磁干扰？

这关系到抗干扰设计（如调频编码、跳频）。

隐私与伦理：

产品部署在何处（卧室、卫生间、公共场所）？

使用雷达而非摄像头，本身就是一个重要的产品卖点（保护隐私），但也需考虑数据安全和合规性。

阶段二：明确商业与约束条件

1、成本结构（Cost Structure）

BOM成本：

硬件产品生命线。

必须明确：

单颗雷达模块的目标成本是多少？

成本是仅包含雷达芯片/模块，还是包含了为其供电、通信的额外MCU/外围电路？

研发成本（R&D Cost）：

算法成本：是使用供应商的成熟算法（可能免授权费或按量收费），还是需要自研算法（涉及算法团队成本、数据采集与标注成本）？

NRE（非重复性工程费用）：供应商是否有一次性的开发支持费用？

生产成本：模块的封装方式是否适合自动化贴装？测试校准流程是否复杂？

2、上市时间

“更快”还是“更好”？

市场竞争激烈，时间窗口宝贵。

快速上市路径：

选择高度集成的模块（如内置MCU和成熟算法的“黑盒”模块）。

你只需要进行简单的集成和调试。

优势是快，劣势是成本高、差异化小。

构建壁垒路径：

选择芯片方案，自研核心算法。

优势是能形成技术壁垒和成本优势，劣势是研发周期长、风险高。

法规与认证（Certification）：

产品需要哪些认证？

消费电子（CE/FCC）、工业（UL）、汽车（AEC-Q100）、医疗（FDA）？

这些认证周期长、费用高，必须提前规划。

3、供应链与产能

供应商选择：

国际大厂（TI, NXP, Infineon, ADI）：优势是技术领先、文档齐全、生态成熟；劣势是可能供货周期长、价格波动大、技术支持响应慢。

国内厂商（加特兰、岸达科技等）：优势是供货稳定、技术支持响应快、符合国产化趋势；劣势是技术成熟度和开发生态可能仍在追赶。

第二来源：关键芯片是否有可替代的第二供应商？这直接关系到量产阶段的供应链风险。

阶段三：技术方案评估与供应商选择

基于前两阶段的输出，现在可以进入具体的技术选型。

1、技术路径筛选

需求特征	推荐技术	考量
低成本、仅检测运动	5.8GHz / 24GHz 多普勒雷达	技术极其成熟，供应链稳定，模块价格低，是验证市场需求的低成本切入点。
高精度静态存在检测、生命体征	60GHz 毫米波雷达	当前创新热点，算法门槛高。选择有良好算法基础的模块供应商至关重要，可以弥补创业团队算法能力的不足。
车载远距离探测、ADAS	77GHz / 79GHz 毫米波雷达	车规级要求极高，研发投入巨大，创业公司慎入。机会可能在于特定商用车场景或后装市场。
极高精度（厘米级）、定位	UWB（超宽带）	适用于精准测距和定位场景（如汽车钥匙、室内定位）。与毫米波雷达功能侧重点不同，需根据核心价值选择。

2、核心组件决策树

芯片 vs. 模块？

- 选芯片： 你的团队有丰富的射频和信号处理经验，追求极致BOM成本和性能优化，产品生命周期长；
- 选模块：你希望快速原型验证，射频设计能力不足，希望供应商承担天线设计和校准的责任。

天线集成方式？

- 板载天线（PCB Antenna）： 成本最低，但性能受板子布局和外壳影响大；
- 贴片天线（Patch Antenna）： 性能较好，方向性更可控，成本适中；
- 波导天线（Waveguide）： 性能最佳，但成本高、体积大。多用于高端工业、汽车领域。

3、供应商评估清单

- 开发生态： 是否提供评估板、详细的硬件设计指南、软件SDK、API文档？
- 算法支持： 是否提供出厂校准算法、基础信号处理库（如距离/速度FFT）、甚至高级应用算法（如人数统计、跌倒检测）？算法是免费提供、一次性授权，还是按量产数量收费（Royalty）？
- 技术支持： 是否有及时的技术支持渠道（论坛、工单、直接联系FAE）？响应速度如何？
- 量产支持： 是否提供生产测试方案指南和工具？模块的一致性如何保证？

阶段四：原型验证与迭代（降低风险）

不要直接开始画板！

PoC（概念验证）：

购买2-3家头部候选供应商的评估板，在你的真实目标场景中进行测试。

用真实数据对比性能差异，而不是仅凭数据手册做决定。

MVP（最小可行产品）：

基于PoC结果，选择最优的1-2家方案，打造小批量的MVP产品，交给种子用户试用。收集反馈，验证产品价值。

工程样机：

基于MVP反馈，设计自己的PCB，进行结构、散热、可靠性、寿命测试，并优化算法。

最后，你可以创建一个简单的评分表，对候选方案进行量化评估：

评估维度	权重	方案A（TI芯片+自研算法）	方案B（国产模块+内置算法）
BOM成本	30%	5（得分低）	9（得分高）
研发投入与周期	25%	4（得分低）	9（得分高）
性能满足度	20%	9（得分高）	7（得分中）
供应链风险	15%	6（得分中）	8（得分高）
差异化潜力	10%	9（得分高）	5（得分低）
加权总分	100%	6.05	8.15