Sensor-Revolution: China setzt auf zentrale Rohdatenverarbeitung
In der chinesischen Automobilindustrie zeichnet sich ein Paradigmenwechsel ab: Weg von der dezentralen Sensor-Architektur mit eigenständigen Signalprozessoren in jedem Sensor hin zu einer zentralen „Raw-Daten“-Fusion. Dabei werden unverarbeitete Sensordaten – etwa Radar-Zwischenfrequenzsignale oder Lidar-Punktwolken – über Hochgeschwindigkeitsverbindungen (z. B. SerDes) direkt an eine zentrale Recheneinheit (SoC – System-on-a-Chip) gesendet. Erst dort erfolgt die komplette Wahrnehmungsalgorithmik, inklusive Sensorfusion.
Warum der Wechsel zur zentralen Architektur?
Bisher arbeiteten Radarsensoren weitgehend autonom: Signalakquisition, FFT-Berechnung, Zielerkennung und Geschwindigkeitsschätzung fanden im Sensor selbst statt. Die ausgegebenen Daten waren keine Rohdaten, sondern bereits gefilterte „Ziel-Listen“ (z. B. „50 Meter voraus ein Hindernis“). Diese Vorverarbeitung verursachte jedoch Informationsverluste – schwache oder reflektierte Ziele gingen verloren. Bei der zentralen Architektur hingegen gehen alle Rohdaten in einen Topf: Ein Millimeterwellen-Radar, das Wasser reflektiert, liefert andere Messwerte als ein Kamerasystem. Erst die gemeinsame, lernfähige Fusion im SoC kann solche Widersprüche auflösen – „1 + 1 kann 5 ergeben“, wie Entwickler sagen.
Algorithmische Kontrolle wechselt von Tier‑1 zu OEMs
Historisch kontrollierten Tier‑1-Lieferanten wie Bosch oder Continental die Radarsignalverarbeitung – ihr Know-how war in der Sensor-Firmware („Blackbox“) versteckt. Mit der zentralen Architektur übernehmen die Autohersteller selbst die Algorithmik. Sie benötigen nur noch die reine Hardware: den Hochfrequenzchip (MMIC) und den ADC-Wandler. Die gesamte 1D-FFT und Zielsuche wandert in den SoC.
Dieser Schritt wird durch neue Chips ermöglicht: NXP bietet mit „Radar Bridge“ einen speziellen Bridge-Chip zwischen MMIC und SoC; TI stellt Rohdaten-fähige AWR-Radar-ICs bereit. Auch IP-Blöcke für Radar-Signalverarbeitung (RSP IP) werden direkt in ADAS-SoCs integriert. Das erlaubt OEMs, eigene, optimierte Algorithmen zu entwickeln – etwa für L3/L4-Level-Autonomie, die hochaufgelöste Umweltmodelle benötigt.
Drei Sensortypen im Vergleich
Millimeterwellen-Radar (4D-Radar): Die Hardware ist ausgereift. Unterschiedliche Pfade: In China dominiert die preiswerte „1 SoC + 2 MMIC“-Konfiguration (8T8R), während europäische Hersteller auf „1 SoC + 4 MMIC“ (16T16R) setzen oder sogar 24T24R planen. Bis 2028 werden sich die beiden Architekturen trennen – Kosten und Anwendungen unterscheiden sich grundlegend. Die große Herausforderung liegt jedoch in der Algorithmik: Wer besitzt die Radar-Signalverarbeitungs-IP? Und wer kann sie effizient auf dem SoC portieren und verifizieren? Radar-Daten (3D- oder 4D-Tensoren) passen nicht in das für Kamera-Bilder optimierte MIPI-Interface – DSP-Kerne müssen speziell angepasst werden.
Lidar: Bei der zentralen Architektur entfällt der teure FPGA-basierte Signalprozessor im Lidar-Sensor. Übrig bleiben Laserdiode, SPAD-Empfänger und TDC – die Rechenleistung wandert ins Fahrzeug-Zentralrechner. Allerdings benötigt ein typischer 192-Linien-Lidar bei 10 Hz und 0,1° Auflösung etwa 3,6 Gbps Rohdaten. GMSL2 mit 6 Gbps reicht zwar; die Datenstruktur (zeitliche Slots statt Kamerabild-Frames) erfordert jedoch eine eigene DSP-Architektur – die Performance von CPU/GPU-basierten Lösungen ist suboptimal.
Ultraschallsensor: Die Algorithmik ist einfach (Laufzeitmessung). In der zentralen Architektur steigt die CPU-Last um rund 20 %, aber die Erkennungsreichweite erhöht sich um das 10-Fache, da feinere Korrelationsfilter möglich sind. Ein Problem: 12 Sensoren benötigen 12 SerDes-Leitungen, das verteuert die Verkabelung. Praktische Lösungen kombinieren lokale Vorverarbeitung (je Stoßstange ein Controller) mit zentraler Fusion – so bleibt der Aufwand beherrschbar.
Fazit: Die chinesische Industrie fordert Transparenz
Die neue Architektur eliminiert die Blackbox der Tier‑1-Lieferanten: Vom Rohsignal bis zur Entscheidung gibt es keine undurchsichtigen Zwischenschritte. Nur unverfälschte Daten erlauben maximale Leistungsfähigkeit der Algorithmen – und damit mehr Sicherheit für autonome Fahrfunktionen der Stufen L2 bis L3. Chinesische Hersteller haben hier einen technologischen Vorsprung, den sie nun auch in globalen Märkten ausspielen könnten.
In Europa
Dieses Fahrzeug bzw. Modell ist in Europa aktuell nicht offiziell erhältlich. Eine Markteinführung wurde bislang nicht angekündigt. Die beschriebene Architektur-Entwicklung betrifft vorerst nur den chinesischen Markt und die dort aktiven OEMs und Zulieferer.