第682章 提示和设想[1/2页]

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

    nbsp“南舟团队主导，正在将Transformer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。

    nbsp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MLP网络的方法。

    nbsp这是提升高速NOA和未来城区NOA上限的关键。”

    nbsp顾南舟推了推眼镜，小脸上满是认真，用力点了点头。

    nbsp“第三，数据闭环系统搭建。nbsp”卞金麟语气凝重：

    nbsp“这是智能驾驶进化的生命线。

    nbsp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。

    nbsp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cornernbspcase（极端场景）数据。

    nbsp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。

    nbsp这是长期投入，占比约15%。”

    nbsp汇报完毕，卞金麟看向徐平和姚尘风：

    nbsp“徐总，姚总，以上就是智能驾驶产品线围绕启界M5量产目标和未来演进的技术布局与进展。

    nbsp核心挑战在于：量产L2.5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。

    nbsp资源上...确实非常紧张。”

    nbsp他最后一句，点出了关键。

    nbsp会议室内陷入短暂的沉默。

    nbsp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。

    nbsp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。

    nbsp当时卞金鳞刚做完技术路径的汇报，就听到了一个声音。

    nbsp“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。

    nbsp“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？

    nbsp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？”

    nbsp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XPILOTnbsp3.0架构都是基于这种思路做优化...”

    nbsp“主流？成熟？”陈默打断了他，嘴角似乎勾起了一个极淡的弧度。

    nbsp他起身走到白板前面，没有回头，背对着所有人，手中的黑色马克笔已经毫不犹豫地落在了白板上。

 

第682章 提示和设想[1/2页]

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