第527章 到处画饼[1/2页]

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    “冯董的顾虑，正是关键所在。”nbsp陈默迎着她的目光，毫不避让，反而抛出一个精心准备的概念。

    nbsp“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。”

    nbsp他点开随身带来的电脑，调出一份简洁但信息量巨大的架构图，推到冯庭波面前。

    nbsp屏幕上清晰地划分出四个层次：

    nbsp1，最底层nbspnbsp算力基石：

    nbsp“MDC计算平台。

    nbsp这是智能驾驶的‘大脑，它的算力、功耗、物理形态、接口标准、安全冗余设计...

    nbsp这些硬件基石的规格定义，必须由最懂硬件极限的人来主导。

    nbsp我们需要海思最顶尖的架构师深度参与，甚至主导MDC硬件平台的早期规格定义。

    nbsp确保未来的ADS算法迭代、传感器融合需求，能在硬件层面找到最优解，而不是削足适履。”

    nbsp2，中间层nbspnbsp神经中枢：

    nbsp“车规级通信与处理模组。

    nbsp负责连接传感器（眼睛）、执行器（手脚）与MDC大脑。

    nbsp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。

    nbsp这需要芯片级的优化设计。”

    nbsp3，赋能层nbspnbsp使能引擎：

    nbsp“智能驾驶的核心算法（ADS）与智能座舱的鸿蒙OS车机版。

    nbsp这是华兴的‘灵魂。

    nbsp但灵魂需要强大的躯体支撑。

    nbsp算法团队必须与芯片架构师坐在一起，明确未来35年算法演进对算力分布（CPU?nbspGPU?nbspNPU?）、内存带宽、数据吞吐的硬需求。

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

    nbsp4，云端层nbspnbsp进化之源：

    nbsp“车云协同。

    nbspOceanCo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。

    nbsp如何高效预处理这些数据？

    nbsp哪些计算在车端（MDC），哪些上传云端？

    nbsp这需要芯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。”

    nbsp“冯董，”nbsp陈默的手指重重地点在“算力基石”和“使能引擎”之间的双向箭头上。

    nbsp“这四层架构能否严丝合缝，关键在于‘协同定义的深度。不是简单的接口对接，而是从芯片晶体管排列的层面，就开始思考如何支撑最苛刻的智能驾驶软件需求；”

    nbsp他顿了顿，似乎在给对方思考的时间，然后继续说道，“同时，算法开发之初，就要充分理解并利用底层硬件的独特禀赋。这种深度咬合，才能榨干每一分硬件潜力，实现真正的‘灵魂驱动躯体。”

 

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