一颗AI毫米波雷达，千里科技在补哪一环

10月23日，千里科技发布了一颗AI毫米波雷达。在公开信息范围内，这是首个在雷达内部集成10 TOPS算力NPU的方案，雷达自身就能完成目标检测和分类，同时支持边缘侧、卫星与兼容三种工作模式。 这不是一次单纯的产品线扩充。 过去两年，智驾行业的竞争集中在模型上，谁的端到端更强，谁的数据闭环转得更快。但当模型的能力开始受限于传感器给到的原始信息，竞争就会往上游走一层，走到硬件。 这颗雷达要回答的问题，是当模型已经足够强，感知这一端还能不能被改写。 为什么雷达要开始装AI 智驾眼下有两个方向同时在推进。一个是高阶智驾往十几万的主流市场下沉，一个是L3级自动驾驶准备进入量产。这两个方向对技术的要求不一样，落到同一个词上都是安全。规模化要靠安全说服用户买单，L3对安全的要求还要再高一个量级。 在安全这个需求下，4D毫米波雷达的位置变得关键。它比激光雷达便宜，雨雾天气下的稳定性更好，是少数能在成本和可靠性之间取得平衡的传感器。 麻烦在于传统4D雷达的工作方式。 拿行业里比较头疼的障碍物识别来说，传统3D雷达只能判断前方有个东西，4D雷达加了高度维度，能看到目标的轮廓特征，但点云数据还是要一层层传到中央域控，才能判断那到底是什么。链路长度直接决定反应时间。智驾要的是又准又快，链路越长，留给决策的窗口越短。 在雷达内部集成计算单元，获取点云后立刻完成检测和分类，直接向智驾系统输出结构化结果，缩短的正是这一段。 但真正的瓶颈不在链路长度。 传统毫米波雷达的信号处理依赖CFAR这类经典算法，规则在架构设计阶段就定下来了。设计时没预设到的场景，算法只能保守处理，表现出来的就是多径鬼影、杂波干扰、弱