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蒋雨宏猛地吸了一口气,身体前倾,双手下意识地撑住了会议桌的边缘。

他那双总是透着冷静和睿智的眼睛,此刻瞪得溜圆,死死盯着白板上“transformer Encoder”和“bEV”那几个关键词。

大脑仿佛被一道闪电劈中,无数关于芯片底层加速transformer运算的构想、关于如何优化注意力机制硬件实现的念头如火山般喷发。

麒麟970的设计经验告诉他,这个架构对并行计算和内存带宽的要求是地狱级的,但一旦实现,其潜力...无法估量!

卞金麟更是“腾”地一下从椅子上站了起来。

动作之大,简直有点像跑车的弹射起步。

他脸上的铁青瞬间被一种近乎狂热的激动潮红所取代,呼吸变得粗重。

作为深耕车辆控制和感知融合多年的专家,他太清楚传统前融合\/后融合架构的痛点了。

目标丢失、Id跳变、异形物体识别困难...

这些困扰行业的顽疾,根源就在于感知信息在早期就被割裂了。

而陈默画的这个架构...“原始像素输入”、“统一空间表征”、“注意力机制关联”...

这简直是直指本质的解药。

他感觉一扇通往全新世界的大门在自己面前轰然洞开!

李鹏飞猛地摘下了他的金丝眼镜,也顾不上擦拭,身体前探,几乎要趴到会议桌上。

他那双习惯于在计算机视觉最前沿探索的眼睛,此刻闪烁着极度兴奋的光芒。

作为SLAm(同步定位与地图构建)和高精定位领域的顶尖专家,他瞬间就捕捉到了这个架构对构建稠密、实时、高精度场景理解的颠覆性意义。

这完全跳出了传统视觉SLAm的框架。

“bEV空间表征”...“occupancy Grid”...

这不就是他梦寐以求的、能完美支撑L3以上导航的底层环境模型吗?

顾南舟嘴巴已经张成了一个“o”型,脸上满是震撼。

那些复杂的数学符号和公式仿佛在他眼前自动飞舞、组合、推演。

transformer的注意力权重如何分配?

跨模态信息如何最优融合?

三维空间表征的数学表达如何构建?

巨大的挑战感让她头皮发麻,但随之涌起的,却是想要立刻投入其中去征服的兴奋!

老板指出的这条路,是离散数学与深度学习在自动驾驶领域最美妙、也最富挑战的交汇点!

陈奇惊,这个从特斯拉Autopilot核心团队被挖回来的规划决策专家,一直面无表情的脸上,此刻也出现了剧烈的波动。

他的目光锐利,在白板上的架构图和陈默之间来回扫视。

这个架构...如果能实现它所描述的统一、稠密、带运动预测的环境理解,那么他负责的pdp(预测-决策-规划)框架将获得前所未有的高质量输入。

复杂场景下的博弈决策、拟人化的轨迹规划...

那些曾经受限于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,瞬间抽干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,平静地迎接着这些震惊、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)由特斯拉在内部悄然萌芽,当然他们并未公开详细架构,并在几年后彻底颠覆了整个自动驾驶感知领域,成为通向L3乃至更高级别智能驾驶的黄金大道。

他此刻抛出的,是经过历史验证的、绝对正确的方向。

“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标级融合的难题,Id跳变、目标丢失将大幅减少。”

“第二,它对异形物体、长尾场景(corner case)的鲁棒性将远超现有方案,因为它理解的是空间和运动趋势,而不是预设的‘目标类别’。”

“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计算芯片,而这,恰恰是我们华兴最核心的竞争力!麒麟芯片的NpU(神经网络处理器)、达芬奇架构的AI算力,将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,都在精准的剖析着新架构的价值,更将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,华兴的芯片和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,拿起关于启界m5智驾方案的报告书,翻到写着“L2.5功能定义”的那一页。

“上一次的立项会,我们基于相对保守的技术路线,制定了启界m5的目标:全速域Acc(自适应巡航)+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。目标是L2.5级别。”

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