加特兰微CEO陈嘉澍：迈向CMOS工艺的77GHz毫米波雷达

加特兰微电子科技（上海）有限公司CEO 陈嘉澍

大家好，今天也非常高兴在这里给大家分享一下毫米波雷达的发展趋势以及我们做的一些工作。无人驾驶系统是通过装载在车身一系列传感器，提供车辆信息。一辆车装载的传感器越多，信息的可靠性越高，在智能驾驶还是在未来无人驾驶中毫米波都是必不可少的传感器，L4以上的无人驾驶只要需要10颗以上的毫米波雷达，它在车上应用已经有将近30年的历史了，它的发展是和半导体工艺的演进密不可分。

最早15到20年间最早是采用砷化镓的工艺，它是非常小众的工艺，造价非常昂贵，而且它的功能集成度低，可以看到它非常复杂。这十几年因为它的缺点真正购买毫米波雷达的终端消费者非常少，到了2007年开始整个毫米波雷达开始进行到一个新时代，相比于砷化镓工艺它的造价比较低，因为它是基于硅工艺的，而且集成度得到大幅度提升，因此从2007年开始毫米波雷达的市场渗透率开始有了质的飞跃。

但是我们看目前这一些用新工艺实现的毫米波雷达，无论是L4还是智能驾驶的需求得到满足的话，我们认为唯一的半导体工艺发生就是CMOS工艺，首先最大好处就是在于成本的降低。这个图简单描述了一下半导体的对比，可以看到砷化镓以及SiGe工艺上的区别。但当我们将SiGe模式进入之后不再是最昂贵的部分，它的比重下降到20%以内，如果看整个毫米波雷达的造价在GaAs说它在100美金的话，那它将降到30美金以内，这是一个非常大的突破。

第二点就是前面提到集成度的提升，可以看到在GaAs设计以及布局非常复杂，后来是得到了大幅的讲话，到了单晶片实现以后不需要花太多的功夫，非常的简洁和小型化。既然GaAa这么好为什么不利用呢？因为这种工艺本身不具备高频率工作，这张图简单对比了77GHz的频率。也就是说用同样的工艺节点用GaAs是非常容易实现高频率，而用SiGe非常困难，但SiGe更新换代非常迅速，每两年有一个新的推出，晶体管基本上是每两年能够翻倍。可以能够看到从40纳米开始最先进的CMOS工艺已经超过了，也就是说CMOS工艺已经具备可能应用在这种电路的设计上面。

如果看一下应用市场的话，CMOS工艺被大量应用在消费或者通信，或者个人运算这里，每年出货量都在1亿以上。毫米波雷达就是非常典型的运用。由于CMOS特定的优势，在这个产业集成电路设计领域有两个定义，所有能用基于硅工艺都会被大量普及开，第二个所有能用SiGe实现的产品最终都会用SiGe工艺实现，并实现大量的普及。这两条定律在很多其他领域都得到充分验证。在毫米波雷达上也逐渐的发生。 

我们加特兰微电子成立与2007年，用这种标准的实现半岛体具有高精度高集成的雷达芯片企业，我们公司的主创团队主扫来自于加工伯克利大学和谷歌，经过大概三四年奋斗，于去年量产了全球第一颗收发单晶晶片，是目前唯一一个批量供应车芯片的企业。这是第一个实现77GHz首个收发单晶晶片的。包括发射接收、模拟接待，以及前面爱莱达的调频全集成在这个芯片里。除了高集成度以外，各项指标均达到或者超越原来GaAs工艺的指标。第二点这个芯片集成了非常多的支撑和自检的功能模块，我们集成包括温度计、锁定探测器、发射机的输出功率探测，一系列自检功能满足需求。 

调频连续功能发射器完全集中在芯片里，可以用简单的数字逻辑设计你想要的波形，它可以适应现在主流的任何一个频段。同时我们还将芯片的功耗降到最低，通过一系列的手段从芯片的架构电路的实现，我们能将这颗芯片的整体功耗降到650毫瓦，这是什么概念呢？对比GaAe工艺三颗芯片它在2瓦，它达到将近1/3，功耗也是非常重要的，目前毫米波雷达之所以那么笨重很大一部分就是它的散热结构，如果能将散热结构缩减甚至是去除对它的小型化非常有利。我们正在在研发的整体大小只有半个名片那么大，这个是实际上雷达产品芯片完全工作时候一个温度的测量结果。 

去年年底推出的系列雷达收发单晶芯片有两个不同的，一个是针对中短距雷达应用，还有一个可以实现较高分辨率，这两款芯片我们都有客户将它实现成BSD或者是ACC的雷达，在向车上推广。今年也会有第一款的前装的乘用车用上我们的芯片。 

值得一提这一颗芯片我们花了将近一年的时间，将它完完全全的符合ACQ100，就是车载的可靠性验证，我们严格按照ACQ100的测验，几个环节完全满足ACQ100的需求，也是国内少数半导体企业能够提供ACQ100的芯片的。

最后我们企业不单单在芯片研发上面，我们会将自己芯片实现一整套完整的雷达系统，这个就是一个就是永远我77GHz收发单晶片实现雷达路测的一个效果，可以看到进入到雷达视野范围内的所有车辆都能被准确无误的探测出来，每个目标会输出距离速度、方位角以及车辆大小的预估信息，这个是在硅谷做的一个测试。 

以上都是关于我们第一代产品的一些信息，我们的第二代产品将于下半年推出，感兴趣的同仁我们也可以深入的这个方向这个技术的未来发展以及应用落地。谢谢大家！