第683章 提示和设想2（2/2）

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、也最富挑战的交匯点！

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）框架將获得前所未有的高质量输入。

复杂场景下的博弈决策、擬人化的轨跡规划...

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。”