10 TOPS的AI算力是印奇公开数据中的一组关键参数。这组数据与毫米波雷达一同出现，对应他基于4D雷达的端到端方案。模型的参数量和训练数据规模尚未披露，10 TOPS是这套方案目前最明确的规格参数。
印奇把4D雷达放进了端到端框架。这套方案以毫米波雷达为感知输入，雷达点云直接进入端到端模型，感知与规控在同一个模型内完成，不再经过手工标注和规则化预处理。
端到端模型的主流输入是摄像头画面，印奇的方案换成毫米波雷达，绕开视觉在光照、雨雾和夜间的失效场景。传感器在成本和稳定性上的优势从硬件层进入模型层，雷达点云稀疏、角分辨率有限的短板也一并交给模型处理，数据标注规则需要按照雷达特性重做。
10 TOPS的算力规模是一组可直接用于产品对标的数字。印奇以这个数字对外沟通，等于把低算力作为这套方案的卖点，面向算力受限的中低阶车型。印奇未说明模型是否同时接入摄像头，公开口径中雷达是唯一的感知来源。
毫米波雷达过去多被用于前向碰撞预警、盲区监测等功能，印奇此次的动作把4D雷达拉入主决策链路。雷达供应商需要在数据格式、时序同步和标注规范上与模型训练对齐。印奇尚未公布上车时间表，下一组公开数据的时间点也未确定。
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