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第682章 提示和设想(第1页)

“第二,预测与规划模块的transforr化。”卞金麟目光扫过年轻的顾南舟。

“南舟团队主导,正在将transforr强大的序列建模和长距离依赖捕获能力,引入行为预测(预测周围车辆行人轨迹)和运动规划(生成自车安全、舒适、符合交规的轨迹)模块。

初步实验表明,在复杂交互场景(如无保护左转、环岛通行)下,其生成轨迹的合理性和安全性显着优于传统基于规则或简单lp网络的方法。

这是提升高速noa和未来城区noa上限的关键。”

顾南舟推了推眼镜,小脸上满是认真,用力点了点头。

“第三,数据闭环系统搭建。”卞金麟语气凝重:

“这是智能驾驶进化的生命线。

我们正在构建覆盖‘车端数据采集-加密回传-云端分布式存储与处理-场景挖掘与问题诊断-仿真场景生成-模型训练评估-ota更新’的完整闭环。

首批路测牌照的获取至关重要,意味着我们能合法合规地在鹏城开放道路采集宝贵的rnercase(极端场景)数据。

目前云端数据处理平台已初步搭建,标注工具链在完善,仿真引擎基于carla和自有场景库在扩展。

这是长期投入,占比约15。”

汇报完毕,卞金麟看向徐平和姚尘风:

“徐总,姚总,以上就是智能驾驶产品线围绕启界5量产目标和未来演进的技术布局与进展。

核心挑战在于:量产l25功能的最后10体验打磨、bev感知的实时性突破、以及数据闭环的规模化和效率提升。

资源上确实非常紧张。”

他最后一句,点出了关键。

会议室内陷入短暂的沉默。

进展是喜人的,但挑战也是巨大的,尤其是时间窗口如此紧迫。

至于卞金鳞为什么没看向陈默,还得从一周多之前的一个会议说起。

当时卞金鳞刚做完技术路径的汇报,就听到了一个声音。

“卞总,”陈默的声音不高,却清晰地回荡在寂静的会议室里,他的目光落在卞金麟身上。

“刚才你们汇报的感知融合方案,核心是不是还在沿用‘前融合+后融合’的传统架构?

激光雷达点云、摄像头像素、毫米波雷达目标,先各自做目标识别和轨迹预测,然后再进行时间戳同步和决策层融合?”

卞金麟被问得一愣,下意识地回答:“是是的,陈总。这是目前行业主流,也是相对成熟的方案,特斯拉的hydra、小鹏的xpilot30架构都是基于这种思路做优化”

“主流?成熟?”陈默打断了他,嘴角似乎勾起了一个极淡的弧度。

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