位于俄亥俄州的小城代顿早年曾经是美国中部的硅谷。代顿是重要的物流集散地和制造业重镇，这里有极高的博士密度，还是美国航空业的发源地。
自从1989年开始，洪琅在代顿的莱特州立大学执教。因为制造业的繁荣以及当地的人才密度，几十年间大批创业公司涌现。洪琅执教期间主要做的就是雷达与传感器领域的研究。授课近30年，洪琅在学校培养了一大批人才，代顿周边不少的科技公司都有他的学生，有些甚至是他的学生创办的。
2014年，在合伙人的鼓动下，洪琅思考要将过去的研究产品化和商业化，于是洪琅与合伙人Steven Hong以及他的学生一起成立了传感器技术公司Oculii（中文名叫傲酷）。Oculii主攻毫米波雷达的研发。不到两年时间，Oculii推出24Ghz毫米波雷达。
传统意义上，几个大的Tier 1垄断了毫米波雷达的大部分市场（Autoliv、Bosch、Continental、Delphi，简称ABCD）。普通毫米波雷达对二维平面进行检测，并计算车辆的行进速度，这样的雷达称为“3D雷达”。而Oculii产品其中一个特点是，内置多个维度的天线，输出数据包含X、Y、Z轴坐标以及速度。洪琅因此称，这是当时（2015年）唯一可以商用的4D毫米波雷达。
再度相隔两年后，Oculii研发的77Ghz雷达也即将量产。相比24Ghz雷达，77Ghz产品体积更小，分辨率更高，更适用于车载与自动驾驶。
Oculii的77Ghz雷达新品：OAR-200用于LRR和MRR（200米之外）；OAR-100用于SRR（100米之内）
洪琅告诉雷锋网·新智驾，Oculii的77Ghz雷达新品有几个特点：
4D，输出X、Y、Z坐标和速度矢量；
数据接口更加开放，这样有利于与其他传感器的融合与二次开发；
因为使用TI一款高集成度的芯片，Oculii的77Ghz产品体积小；
高分辨率，并且Oculii计划通过自研的虚拟孔径技术在明年将77Ghz毫米波雷达的角分辨率优化到1°以内。
下文是9月份雷锋网·新智驾对洪琅的采访整理。雷锋网·新智驾对采访内容进行了不更改原意的删减。
洪琅在这次采访里聊到了之前近30年的教学与研究，Oculii现有产品的特性以及技术路径。
我是80年代从中国去美国留学的，1989年开始在莱特州立大学教课，在美国已经待了30多年。莱特州立大学所在的代顿，早期可以说是美国中部的硅谷，它的博士人口密度当时是全国最高的。
代顿是莱特兄弟的老家，我们的大学莱特州立大学就是用他们的名字命名的，你可以想象这是美国航天航空的发源地。
我在莱特大学教书近三十年，附近的科技人员基本上都是我们学校培养的，很多公司的技术人员基本上都上过我的课。
我的专业背景一直是做雷达信号处理和控制方面的研究。因为雷达技术商业化的潜力很大，最近几年，我从教书、科研转到了创业。
我们团队里，我自己有差不多三十年的经验，COO Steven是斯坦福的博士，2017年被选为福布斯的30 Under 30。所有的研发人员至少是硕士学位，有6 - 7个博士，整个团队里大约1/3是我的学生。
因为积累了几十年做各种雷达的经验，我们一开始就高举高打，直接推出了4D雷达。
4D雷达什么概念？现在一般的雷达是把运动的车辆投射在地平面上，返回二维的坐标数据，加上一维的速度，所以大家说是3D的。
我们的4D雷达可以检测不同高度，不同水平面上的运动物体，比如说雷达在坡底下，车在坡顶上；因为车一动起来，所有周围物体都是运动的，天桥、标志牌等等高处的物体都变成运动物体，我们要跟踪三维空间的所有运动物体。
传统的3D或者二维地平面空间加一维速度的雷达，把运动物体都投在一个平面上，会引出很多问题。比如前面有天桥，它是在地上还是在高处，3D雷达分辨不出来。更不用说二维雷达数据和视频的融合，因为没有纵向坐标，融合就有一点困难。
2015年下半年到2016年的时候，我们推出了24Ghz雷达，针对智能交通ITS。产品出来后，“4D”的优势就很明显体现出来了。比如它的安装就很随意，很方便。
ITS产品要安装在道路的龙门架上，安装的时候整个交通都要堵起来。安装越快，影响就越小。因为我们的雷达跟摄像头做了融合，安装人员看到摄像头画面就可以安装调试，所见即所得，不然不知道这个雷达照在哪里。
因为24Ghz的雷达尺寸比较大，主要用于智能交通上。77Ghz尺寸更小，而且性能好，测量范围更远，所以适合于车载。
目前24Ghz这块，还在继续量产，现在大概有几百万美金的收入。我们的77Ghz雷达马上也要推出来了。
我们引入的4D雷达有几个特点：
第一，它有三维坐标+速度；
第二，对用户开放数据，所以用户很容易根据我们的数据进行二次开发，特别适合与视频的融合；
第三，我们基于TI的单芯片开发，并且把TI原来设计的性能参数提高了4倍，所以体积小、功耗小、精度高。
跟LiDAR相比，现在毫米波雷达的测距精度已经基本可以与之媲美，我们雷达最高可以达到三点几厘米。LiDAR不可以直接测量速度，但雷达可以直接测量速度，且精度很高，所以这点是天生优越的。
雷达唯一的明显弱势就是角分辨率低，LiDAR的角分辨率可以做到很高。毫米波雷达为了增加角分辨率，传统做法就是增加雷达天线个数，但这会受到很大限制，比如体积上的限制。
但我们的做法是在不增加天线数量的情况下，采用软件虚拟的方法，计算获得多个天线的效果。总之，通过等效多天线来提高雷达的精度，我们目标是得到接近或等同LiDAR的角分辨率。
刚刚讲到我们的几个特点，普通毫米波雷达只有二维平面的坐标，而我们有三维坐标。是因为我们有两组天线，横向天线和纵向天线，进行两个极性的扫描。
两组天线并不会增加成本，关键需要理解横纵坐标的关联性，做好里面的算法。可以说，要提高角分辨率和实现“4D”，最重要的是处理好信号之间的关联性，我们有一个专利就在这里。
在与视觉以及其他传感器融合这块，很多传统毫米波雷达厂商提供的是打包的方案，类似一个黑盒子，缺乏一些必要的接口，对第三方厂商来说很难做融合。而我们更开放。
激光雷达取回的坐标也是三维坐标，这时我们的雷达也是三维坐标，所以也很适合与激光雷达的数据融合。
最后是单芯片的部分,目前所有量产的雷达都是用多芯片，所以尺寸不能很小。
我们选择的是TI的一款芯片，这个芯片今年刚推出。我们把芯片的能量放大了，这个芯片原来只用于短距离雷达（SRR），我们放大之后可以用到中距离和长距离上（MR和LRR）。
Oculii 两款77Ghz雷达的技术参数
虚拟孔径技术，77Ghz雷达如何做到高角分辨率？
除了4D、数据融合、体积方面，我们的另一个方向是实现高清的角分辨率，我们现在朝这方面努力。
我们会在今年推出77Ghz的雷达，预计会在明年推出角分辨率1°以下的77Ghz产品。
实现高角分辨率，也是我们专利之一。得到高清的角度分辨率，现在有几种方法，一种是增加物理天线，前面说了增加物理天线有很多限制。
还有一种就是用合成孔径的方法（Synthetic Aperture，简称SAR），但这种情况下天线必须是运动的，它在运动的情况下采集若干相位，最终合成在一起。但对于车载来说，因为车辆的运动轨迹很难保持稳定一致，所以很难保持相位的关联性。
而我们的做法是用相位虚拟的方法，得到等效多天线的效果。从理论上来讲几根天线可以达到100、200个天线的效果，但因为会受到芯片性能及其他限制等，实际能做到几十根天线效果。所以我们目标是1°以下的角分辨率精度。
教书、科研和现在，我觉得非常大不同就是，我做这几十年会觉得书本的东西到实际是有相当大的距离。我们之前做研究项目，只要科研做得好，资金是完全不用操心的。而我们现在要做量产化的的商用产品。
77Ghz这块，我们现在刚出样品，在中国找合作伙伴或者Tier 1进行车规生产。今年4月，我们已经完成A轮融资，信中利、三星风投都投资了，联想Commet Labs也有参与。
我们看到中国市场现在是世界上最大的汽车市场，而且还在迅速扩大，特别对于ADAS的需求特别大，自动驾驶的技术需求也非常大。我们在中国已经设立了机构，也希望和主机厂、Tier 1及自动驾驶技术公司广泛合作。
自动驾驶需要的传感器，毫米波雷达是很重要的一部分。任何传感器都不能相互取代，摄像头、激光雷达、毫米波雷达都会共存互补。大家看到激光雷达领域比较火热，技术上不断有新的突破。而毫米波雷达这些年基本上没有大的创新，大家看到了瓶颈，却没有办法打破它。
我们的目标就是打破瓶颈。毫米波雷达有全天候工作的优点，再通过技术弥补角精度上的劣势，可以发挥更大的作用。
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苏珊珊