第142章 智能驾驶(1 / 2)

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  两周后,沈一鸣把技术路线报告列印成厚厚一叠,放在了左城面前。
  左城翻开第一页,標题写著:《基於无人机多传感器融合系统的地面自动驾驶迁移方案》。封面下面还有一行小字,是沈一鸣手写加上去的:初稿,很可能被骂。
  左城没有骂他,把报告从头翻到尾,只在最后一页折了个角。
  “说说你的技术路线选择。“左城把报告合上,推到桌边。
  沈一鸣拉开椅子坐下,打开笔记本,切换到一张对比图。
  “现在行业里主流是三条路。第一条纯视觉,代表是特斯拉,依赖摄像头加神经网络,成本低,但强光、暗光、雨天三种场景下准確率下滑明显。第二条雷射雷达路线,国內大多数公司在走,精度高,但雷射雷达单价两三万,整车成本扛不住。第三条,我们走。“
  “你说。“
  “融合路线。视觉加毫米波雷达加低线数雷射雷达,三种传感器互补。视觉处理纹理和顏色,毫米波雷达透雨透雾量速度,雷射雷达做深度补充。三路数据实时融合,我们在无人机上已经做了类似的架构,核心逻辑是一样的。“
  左城点头,示意他继续。
  “感知层我们有基础,问题出在决策层。无人机的决策环境相对简单,三维空间里主要处理其他飞行器和地障。地面复杂太多,行人、非机动车、信號灯、路口逻辑、超车借道,这些场景需要完全重新训练。“
  左城没急著接话,让沈一鸣把话说完。
  “但有个东西是可以直接用的。“沈一鸣切换到一张密密麻麻的数据分布图,“我们在无人机上积累的场景標註体系,標註工具、数据质量审核流程,这套基础设施可以直接復用。智能驾驶最贵的地方不是算法,是高质量的数据標註,我们现在已经有了一套成熟的流水线。“
  “这是我没想到的。“左城看了两秒,在旁边记下来。
  “数据从哪来?“
  沈一鸣切换到下一页,图上是一条时间轴:“两步走。第一步,用仿真器跑合成数据,先把决策模型基础结构搭出来。第二步,跟车企要实车採集数据,边跑边叠代。仿真器我们自己搭,大概需要三到四周,成本可控。另外,无人机飞过的城市区域,我们有街道级別的高精地图数据,这个对初期训练很有价值。“
  左城在沈一鸣报告里折过角的那页,是关於v2x通信的部分。他拿起报告重新翻到那里,指著一个参数:“这里,车对车通信延迟你写的是50毫秒,为什么不用我们星云协议的3毫秒版本?“
  沈一鸣愣了一下,然后反应过来:“我当时没往那边想,星云协议是给天穹卫星设计的,没评估过地面端適配性。“
  “评估一下,这是我们的差异化。如果把3毫秒的车对车通信做进去,遇到急停场景,前车剎车信號能提前50毫秒到后车,事故概率直接往下压一个量级。“左城把报告放下,“这条如果能跑通,技术路线就有了真正的壁垒。“
  沈一鸣在旁边的草稿纸上快速记下来,抬起头:“方泽那边,车规认证的时间线出来了吗?“
  “出来了。“左城把另一份文件推过去,“功能安全iso 26262,我们走asil-b等级,比最高等级低一档,但足够覆盖乘用车市场。时间线最快18个月。方泽建议同步推进,一边开发一边送测,把时间窗口叠起来。“
  “18个月,那差不多是明年年中。“沈一鸣在脑子里算了一遍,“如果今年底能有个技术演示版本,明年上半年找车企谈定合作,正好能赶上认证节点。“
  左城往椅背上靠了靠,语气平稳:“现在这个阶段最重要的事不是认证,是儘快拿出一个能开给车企看的演示系统。不需要量產水平,但要能跑,能展示出我们的技术深度。“
  “多长时间?“
  “三个月。“
  沈一鸣沉默了两秒,把那个数字在脑子里过了一遍,然后点头:“我需要再从外面招两个人,自动驾驶方向的,之前做过雷射雷达感知或者规控算法的。“
  “招,陈浩那边开绿灯。“左城说得很乾脆,“但有一条,核心算法团队控制在402內部,不外包。“
  “明白。“
  两人谈完技术路线,窗外天色已经开始暗下来。办公室走廊里还有人在,键盘声不断。
  韩露在门口敲了两下,探进头来:“左总,那个车企那边回消息了,ceo愿意见面,定在下周三。“
  左城说:“好。“ ↑返回顶部↑

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