智驾下沉催生AK2需求爆发，纳芯微超声波雷达芯片破局国产空白-电子工程专辑

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智驾下沉催生AK2需求爆发，纳芯微超声波雷达芯片破局国产空白 <br/> <br/> <br/> <br/> <br/>发布于2025-08-27 21:15:13

作者：邵乐峰 <br/>ASPENCORE 中国区首席分析师

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随着L2+智驾渗透率持续提升，2025年上半年，中国市场(不含进出口)乘用车超声波雷达搭载量达到7107.03万颗，同比增长19.09%。其中，支持APA功能的12颗超声波雷达配置贡献占比超过50%。

车载

超声波

雷达

需求激增

当前，新能源汽车已从上半场的“电气化”迈入下半场的“智能化”，智能驾驶、高阶辅助驾驶成为核心竞争领域。在智驾域“感知—规划—控制”的全流程中，超声波传感器凭借自身独特优势，包括：<br/>厘米级测试精度<br/>、<br/>不易受天气气候影响<br/>、<br/>成本较低<br/>等特点，在7米至10厘米的近距离探测区间范围内占据着重要地位，是UPA、APA、代客泊车(AVP)等场景的核心设备。

在《电子工程专辑》与纳芯微技术市场经理王良藩的对话中，他指出，智能驾驶出现之前，超声波主要用于辅助停车，即倒车雷达(AK1)，也就是我们日常最为熟悉的汽车雷达“蜂鸣器”。AK1使用最简单的时间飞行(ToF)原理，通过发射超声波、接收反射波的时间差计算距离。然而，随着智能驾驶对“寻找车位”、“自动泊车实时探测”等功能的需求增加，超声波传感器应用正从AK1向AK2技术方向演进。

纳芯微技术市场经理王良藩

以寻找车位为例，自动泊车过程中仅靠传统倒车雷达是远远不够的，需要增加更多雷达数量(12个)，尤其是侧边传感器(4个)，用于扫描侧方位车位、前后车位，并在自动泊车过程中实时探测与周边车辆或障碍物的距离。

下图展示了一辆中型SUV中12颗雷达的布局方式：

前保险杠：4颗(中部2颗+两角各1颗)<br/> <br/> <br/>后保险杠：4颗(中部2颗+两角各1颗)<br/> <br/> <br/>左右两侧裙边：各2颗

全车12颗超声雷达探头布局方式

这样，当车辆以2km/h速度缓慢倒入车位时：

后角雷达主要负责识别车尾左右空间，判断是否偏离泊车线；<br/> <br/> <br/>后中雷达实时测量尾部至墙体/障碍物的最小距离，控制是否刹车；<br/> <br/> <br/>侧边雷达动态判断是否临近隔壁车辆，防止侧擦；<br/> <br/> <br/>所有数据经主控融合后，生成泊车曲线控制命令，并控制方向盘自动回正。

但与此同时，超声波探头数量的大幅提升会产生诸如同频干扰、刷新周期与扫描时间等新问题。简单而言，就是多个探头同时发射、接收会引发同频干扰，车辆运动中的测量又会对传感器刷新周期和扫描时间提出更高要求。

“AK2技术就为解决上述问题而生的。”王良藩解释说，AK2技术主要实现编码发布，通过给不同探头发射不同编码(类似无线电对讲机不同信道)，增加抗干扰能力。为此，AK2在设计中采用总线式架构，方便控制和协调不同传感器之间的工作关系，解决了AK1单点模式下协调复杂的问题。

测距不仅仅是“听声音”

汽车超声波传感器作为智能驾驶感知层的关键组成，其架构设计与功能演进始终围绕驾驶场景需求展开，目前已形成以UPA和APA为核心的两类应用架构，并通过清晰的硬件层级实现环境感知数据的流转。

其中，UPA(普通倒车雷达架构)作为基础方案，主要服务于传统倒车辅助，通常在车辆前后保险杠各部署4个探头，共8个探头覆盖前后方近距离区域，依托时间飞行(ToF)原理完成基础测距；而APA(自动泊车辅助架构)则是UPA的进阶形态，为适配自动泊车、代客泊车等复杂场景，在车辆两侧各新增2个探头，使全车探头总数达到12个，通过全周布置实现360°环境扫描，实时捕捉车位边界与周边障碍物动态。

超声波雷达通常遵循“探头—Master芯片—域控”的三级架构布局：底层探头(锚点)负责超声波发射与回波接收，通过主线连接至中间层的Master芯片，单个Master芯片一般可挂载6个探头(12个探头需2个Master 芯片)，承担信号初步处理与探头控制任务；Master芯片再与顶层的域控(ECU/VCU)连接，完成数据传输。

其工作原理核心是通过“发射—接收”的时间差计算距离。举例来说，当ToF测得为2.0ms，环境温度为25℃，则v≈ 331 + 0.6×25= 346 m/s，d=(346×0.002)/2=0.346 米

超声波系统工作原理

而AK2技术在此基础上进一步优化，引入类似无线电调制的“编码发播”机制，为不同探头分配独特编码，减少多探头间的相互干扰，提升感知可靠性。最终，距离数据经ECU的超声定位算法转化为空间坐标，传递至域控用于路径规划与车辆控制，形成完整的感知—控制闭环。

下一代超声波雷达的挑战

然而，随着智能驾驶对超声波传感器的依赖加深与应用场景复杂化，系统层面正面临多重挑战。如前文所述，在扫描效率与抗干扰方面，APA架构下探头数量增至12个，多探头同时工作及道路多车并行时，易出现同频干扰与信号串扰，导致扫描延迟、数据偏差，可能引发误报、漏报风险。

探测边界的局限同样制约功能拓展。当前AK2探头远距离探测虽提升至4.5-5.5米，却仍无法满足更远探测需求(6-7米)、低速跟车等场景需求，且15厘米以内的近距离盲区仅能判断障碍物存在，无法精准测距，狭窄车位泊车时易造成刮蹭。

与此同时，随着大数据和端到端算法(从源数据直接到规划控制)的普及，对原始数据的需求增加。传感器需要提供更多原始数据(如包络数据、ADC采样数据)，而非仅是初步结论，以支持上层域控进行更深入的学习和判断。

跨厂商互联互通性差的问题也较为明显。因缺乏统一通信标准，不同品牌Master与 Slave芯片无法灵活搭配，不利于供应链灵活性和客户自主调整。OEM厂倾向于可随意搭配、切换厂家和产权的标准化通