第143章 车企接触（1/2）

魏东升比左城想像中更直接。

见面在某国產车企的总部会议室，不是那种铺著绒毯的正式场合，而是一间开放式的工作室，桌上摆著好几辆比例模型，墙上贴著满满当当的技术路线图。魏东升五十多岁，髮际线后移，西装没系扣子，握手的时候手劲很大。

他开门见山：“左总，你们的材料我看了。说实话，上个月我见了三家智能驾驶公司，有拿到好几轮融资的，有號称已经l4级別的，都没让我觉得值得深谈。你们这份材料，是第一份让我觉得写方案的人懂车的。“

左城没急著回应，先问：“您觉得哪里懂？“

魏东升翘起一根手指：“你写的传感器融合方案，毫米波雷达的量程参数，你用的是77ghz频段，覆盖150米以上。业界有些方案用的是24ghz，便宜，但量程才50米，跑高速遇到突发情况根本剎不住。你没把这个细节说出来，但数据选的是对的。“

左城说：“魏总看得很细。“

“做了二十年车，不细才怪。“魏东升把手边的水杯推到一边，直接切到核心，“我们自己的智能化团队，三年了，l2级別的东西做出来了，l2+卡在感知融合这一层，问题就在雨天和夜间场景，准確率掉到75%以下。你们有解法吗？“

左城打开平板，调出一张图：“这是我们无人机在夜间飞行时的感知数据，光照低於30勒克斯的场景。你看这个检测率，保持在93%以上。地面场景的光照分布和空中有差异，但我们的融合算法在处理低信噪比输入这件事上，逻辑是通用的。可以做適配。“

魏东升盯著那张图看了十几秒，没说话。旁边的技术副总裁在他耳边低声说了一句什么，魏东升摆了摆手，示意他別打岔，继续看图。

左城没有催，也没有用更多的话去填补沉默。数据放在那里，让对方自己去看清楚，比任何解释都有说服力。

“你们是怎么做低照度下的目標分类的？“魏东升抬起头，直接问技术细节，“纯摄像头这时候已经基本瞎了，你们怎么维持这个准確率？“

沈一鸣接过话：“多路传感器加权融合。低照度时摄像头权重降低，毫米波雷达和雷射雷达的权重自动拉高。判断当前光照环境的是一个自適应权重网络，实时输出各传感器的可信度係数，然后据此动態分配融合权重。这套网络是我们在无人机夜间巡检场景里训练出来的。“

魏东升把手肘搭在桌上，下巴微微前倾，听完之后说：“自適应权重，这个我们也想过，但工程落地一直没做好，过渡边界的时候有延迟抖动，导致感知结果不稳定。你们解决了？“

“用的是平滑插值加滯后窗口。“沈一鸣把平板接过去，调出另一张波形图，“你看这条曲线，权重切换没有阶跃，是连续的渐变过程，滯后窗口150毫秒，刚好比传感器本身的帧间隔大一个量级，抖动问题就消掉了。“

魏东升和包副总裁对视了一眼，两人的眼神里有些东西在变。

“你们做无人机的，真懂传感器融合。“魏东升的语气第一次放鬆下来，“我接触过几家做自动驾驶的公司，大多数都只懂算法，不懂硬体，硬体和软体是割裂的。你们这个方案，算法和硬体特性是绑在一起设计的，这个不容易。“

他身旁的技术副总裁姓包，一直没说话，这时候开口了：“这个准確率，是在什么硬体配置下跑出来的？“

沈一鸣接话：“我们自研的感知融合晶片加上星辰科技的神经擬態处理器，功耗控制在8瓦以內。“

包副总裁眉头动了一下：“8瓦？我们现在的方案是25瓦，整套下来供电设计都是按这个来的。8瓦的话，硬体成本能压多少？“