第527章 到处画饼（1/2）

“冯董的顾虑，正是关键所在。” 陈默迎著她的目光，毫不避让，反而拋出一个精心准备的概念。

“所以，我来不是催您立刻交出一个成熟的车规soc，而是寻求一种更深层次的『协同定义』。”

他点开隨身带来的电脑，调出一份简洁但信息量巨大的架构图，推到冯庭波面前。

屏幕上清晰地划分出四个层次：

1，最底层 - 算力基石：

“mdc计算平台。

这是智能驾驶的『大脑』，它的算力、功耗、物理形態、接口標准、安全冗余设计...

这些硬体基石的规格定义，必须由最懂硬体极限的人来主导。

我们需要海思最顶尖的架构师深度参与，甚至主导mdc硬体平台的早期规格定义。

確保未来的ads算法叠代、传感器融合需求，能在硬体层面找到最优解，而不是削足適履。”

2，中间层 - 神经中枢：

“车规级通信与处理模组。

负责连接传感器（眼睛）、执行器（手脚）与mdc大脑。

它的实时性、可靠性、带宽、抗干扰能力，直接决定了智能驾驶系统的反应速度和决策精度。

这需要晶片级的优化设计。”

3，赋能层 - 使能引擎：

“智能驾驶的核心算法（ads）与智能座舱的鸿蒙os车机版。

这是华兴的『灵魂』。

但灵魂需要强大的躯体支撑。

算法团队必须与晶片架构师坐在一起，明確未来3-5年算法演进对算力分布（cpu? gpu? npu?）、內存带宽、数据吞吐的硬需求。

反过来，晶片架构师也要用硬体的可能性，去激发、甚至约束算法探索的边界，避免走入死胡同。”

4，云端层 - 进化之源：

“车云协同。

oceanconnect平台收集的海量真实驾驶场景数据，是驱动算法进化的燃料。

如何高效预处理这些数据？

哪些计算在车端（mdc），哪些上传云端？

这需要晶片提供强大的本地预处理能力和高效的数据压缩/传输特性。”