10 月 27 日，千里科技发布新一代 4D 毫米波雷达，把一颗 10 TOPS 的 NPU 直接放进雷达本体，从天线设计到点云输出整条链路交给模型。这不是小厂试水，千里科技的董事长是印奇，股东名单里还有阶跃星辰，整车场景来自吉利。
点云密度 10 倍，探测距离 40%
4D 雷达相对传统 3D 毫米波雷达多出一维俯仰角，输出距离、速度、方位角和高度四类信息，点云从平面变成立体。维度上去之后通道数与信息量跟着涨，护栏、隧道、桥梁、地面和天空这些强反射物会在回波里混进大量杂波，靠固定阈值和人工规则的传统方案容易出现四类问题：多径鬼影、杂波干扰、弱目标丢失、多目标分离不足。
千里科技的做法是从天线阵列和波形设计阶段就把算法引进来，在点云检测、测角、点云增强、目标跟踪与分类这些环节改用数据驱动模型。官方给出的对比数据是：与上一代用 DSP 做端侧计算的 4D 雷达相比，点云密度增强 10 倍，探测距离提升 40%，鬼影消除提升至 95%，空间角分辨力提升 12 倍。
三种模式与 6Gbps 带宽
雷达支持三种工作模式。边缘侧模式下，回波在雷达端走完从 ADC 采样到目标跟踪分类的全链路，NPU 上部署 AI Detector、AI 辅助测角、AI 点云增强，雷达直接输出结构化感知结果。卫星架构模式下，雷达只做前端采集和高速传输，把接近原始信号的数据交给 ADCU 或中央域控统一处理。两种模式可以并行：中央模型要未经处理的原始回波做多源前融合，需要毫秒级对齐精度，而执行层等不了这个链路，于是快慢两条路各做各的活。
带宽代价随之而来。4D 雷达点云密度从传统雷达每秒几十个点跃升到每秒数万乃至十万个点，卫星架构下原始数据输入量可能比传统 4D 雷达多约 100 倍，ADC 带宽做到 6Gbps。主流智驾车型传感器数量突破 30 个，每日数据量超过 10TB。中央算力和雷达功耗都在往上走，这也解释了为什么芯片厂商集体把毫米波和激光雷达往「带脑子」的方向改。相关方向也可参考站内关于通用汽车 2028 年坚持雷达路线的记录。
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