第683章 提示和设想2(2 / 2)

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  那些曾经受限於感知瓶颈而无法实现的构想,瞬间都有了落地的可能!
  他放在桌下的手,不自觉地握紧了拳头。
  白板上那几笔简洁的线条和关键词,仿佛拥有魔力,瞬间抽乾了会议室里所有的情绪,点燃了在场每一个技术灵魂最深处的火焰。
  陈默站在白板前,平静地迎接著这些震惊、狂喜、探究、难以置信的目光。
  他深知,bev+transformer这条技术路径,在前世正是这个时间点(2018年)由特斯拉在內部悄然萌芽,当然他们並未公开详细架构,並在几年后彻底顛覆了整个自动驾驶感知领域,成为通向l3乃至更高级別智能驾驶的黄金大道。
  他此刻拋出的,是经过歷史验证的、绝对正確的方向。
  “这个架构,”陈默的声音永远是那么平稳。
  “我称之为『unified bev perception with transformer』,统一鸟瞰图感知架构。
  它跳出了传统感知融合的窠臼,直接从原始数据出发,让模型在统一的三维空间里理解世界。
  它的优势,卞总、蒋总,你们应该已经看到了。”
  他目光扫过依旧激动难平的卞金麟和蒋雨宏。
  “第一,它从根本上解决了多传感器目標级融合的难题,id跳变、目標丟失將大幅减少。”
  “第二,它对异形物体、长尾场景(corner case)的鲁棒性將远超现有方案,因为它理解的是空间和运动趋势,而不是预设的『目標类別』。”
  “第三,”陈默的目光转向李鹏飞和陈奇惊,“它为高精度定位(slam)和复杂场景下的预测决策规划(pdp)提供了最底层、最统一、最稠密的环境理解输入!这是实现高阶智能驾驶的基础!”
  “第四,”他最后看向顾南舟和整个团队,“它高度依赖强大的深度学习模型和高效的ai计算晶片,而这,恰恰是我们华兴最核心的竞爭力!麒麟晶片的npu(神经网络处理器)、达文西架构的ai算力,將在这个架构下得到最大程度的释放和验证!”
  陈默的每一句话,都在精准的剖析著新架构的价值,更將其与华兴的核心优势紧密捆绑。
  他不仅指出了方向,更清晰地描绘了这条路上的护城河,华兴的晶片和ai能力。
  “当然,”陈默话锋一转,坦诚地跟手下几个技术牛交底,“这个架构,对算力、对算法、对数据的要求,都是空前的。它很新,很难,投入巨大,风险也不小。”
  他走到自己的座位前,拿起关於启界m5智驾方案的报告书,翻到写著“l2.5功能定义”的那一页。
  “上一次的立项会,我们基於相对保守的技术路线,制定了启界(自適应巡航)+tja(交通拥堵辅助)、lcc(车道居中辅助)+智能限速、打灯自动变道(alc)、全场景自动泊车。目標是l2.5级別。” ↑返回顶部↑

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