CES 2026 人工智能（Artificial Intelligence）类 Best of Innovation在 CES 2026 上，来自 Deep Fusion AI 的 RAPA（Real-time Attention-based Pillar Architecture for 4D Radar Perception） 荣获 Artificial Intelligence 类别 Best of Innovation。该系统是一套完全基于 4D 成像雷达的实时 360° 感知软件架构，目标直指一个长期被认为“难以单独成立”的技术命题：仅依靠雷达，实现接近 LiDAR 级别的自动驾驶环境感知能力。
近年来，4D 成像雷达 被视为自动驾驶感知体系中的关键增量技术：
具备 距离、方位、俯仰 + 多普勒速度 的四维信息
全天候工作能力强，对雨、雾、雪、灰尘不敏感
成本显著低于高线数 LiDAR，更易规模化部署
然而，在算法层面，4D 雷达长期存在两个核心难题：
数据高度稀疏、噪声强
传统深度学习模型难以有效建模雷达信号特性
这导致雷达在多数系统中更多充当“辅助传感器”，而非主感知来源。
RAPA，正是为打破这一技术天花板而设计。
与“将雷达数据强行套用 LiDAR / Camera 网络结构”的思路不同，RAPA 的设计原则是：
从雷达信号本身出发，构建原生适配 4D 雷达的数据表达与深度学习架构。
其关键特征包括：
软件定义（software-defined）感知系统
100% 依赖多颗 4D 成像雷达
360° 全向覆盖
无需摄像头或 LiDAR 融合
这使 RAPA 成为一种真正意义上的 Radar-only Perception Solution。
RAPA 采用了专门面向雷达点云的 Pillar（柱状）表示方式，在空间上对雷达回波进行结构化编码，使其更适合深度网络处理。
与 LiDAR 点云相比，雷达点云具有：
点数更少
分布更不均匀
噪声与虚警更多
Pillar 架构在此基础上，引入了 针对雷达信号统计特性的优化过滤机制，显著提升有效信息密度。
RAPA 的核心算法是一套 基于注意力机制（Attention）的深度学习模型，其训练完全基于 Deep Fusion AI 的 自有 4D 雷达数据集。
注意力机制在这里承担的角色是：
动态区分 高价值回波 vs. 噪声回波
在稀疏数据中聚焦于 关键目标区域
提升在复杂场景下的鲁棒性
这种设计，使模型不再被动接受雷达的“原始不完美数据”，而是 主动学习雷达信号的物理与统计特性。
RAPA 充分利用了雷达区别于其他传感器的独特优势——多普勒速度信息。
通过速度维度，RAPA 能够：
精准区分静态目标与动态目标
在目标检测与跟踪阶段显著降低误检
在拥挤或弱纹理场景中保持稳定感知
在公开基准测试（public benchmarks）中，RAPA 在目标检测与跟踪任务上的整体准确率，相比同类方案提升超过 40%，这一提升主要来自对多普勒信息的深度建模与利用。
在性能之外，RAPA 的另一个关键价值在于 工程可落地性：
可在边缘嵌入式平台上高效运行
满足自动驾驶与机器人对 实时性（real-time） 的严格要求
不依赖高功耗 GPU 或昂贵传感器组合
这使其在成本、功耗与系统复杂度上具备明显优势。
虽然 RAPA 的核心应用场景是自动驾驶汽车（AV），但其雷达原生架构也天然适用于更多平台：
自动驾驶车辆（AV）
成本敏感型 L2+/L3/L4 系统
低能见度、复杂反射环境
室外全天候运行需求
无人水面艇（USV）
机器人与移动平台
在这些场景中，雷达往往比视觉更可靠，而 RAPA 则为其提供了“单独成立”的算法基础。
从行业角度看，RAPA 的意义不只是一次算法性能提升，而在于它验证了一个重要方向：
通过为雷达量身定制的数据表示与注意力模型，雷达可以成为主感知传感器，而非 LiDAR 的低配替代。
在自动驾驶产业面临 成本压力、规模化部署与冗余安全 多重挑战的当下，这一方向具有极强的现实价值。
RAPA 之所以能够获得 CES 2026 人工智能类 Best of Innovation，本质原因在于它完成了三件难度极高的事情：
正视雷达数据的缺陷，而非回避
在模型结构上真正“为雷达而设计”
在实时性、精度与成本之间取得工程级平衡
如果说过去的雷达感知更多是“补充视觉与 LiDAR 的保险层”，那么 RAPA 展示的，是雷达作为 独立、可规模化主感知方案 的现实可能性。
在自动驾驶、无人系统与机器人持续扩展的未来，这种 雷达原生 + 注意力驱动 的感知架构，极有可能成为下一阶段的重要技术分支。
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