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第684章 启发和颠覆(1 / 2)

陈默抬起头,目光灼灼,带着一种破釜沉舟的锐气:

“现在,我建议,目标不变,启界5在2019年q4量产时,依旧要实现这些功能。

这是我们对姚总的承诺底线。”

“但是——”陈默的声音陡然拔高,“技术路线,必须切换!架构上!”

“为什么?”他自问自答。。

才能在特斯拉、小鹏们还在优化他们的传统感知架构时,建立起真正的代差优势。

才能对得起我们‘华兴技术’这块招牌,才能在后期的竞争中立于不败之地。”

“这不仅仅是技术路线的选择,”陈默的语气变得无比郑重,“这是战略,是车bg智能驾驶业务未来五年的根基,是决定我们能否在智能汽车时代真正掌握灵魂的关键一役。”

至于为什么一开始没有确定好技术路线,这还真不能怪陈默。

是,他是重生者,但他都重生这么多年了,很多事情早己不记得。

这次要不是蒋雨宏和卞金鳞两人联合当起了大召唤师,让他死去的记忆忽然攻击他,也不会有这档子事

会议室里,姚尘风放下笔的“啪嗒”声把卞金鳞从回忆中拽了出来。

他开了口,语气带着商人的敏锐:

“雨宏,金麟,你们的技术路径我非常认同也非常支持。

不过,我关心的是用户体验的‘显性化’。

特斯拉的noa,用户一用就知道好,变道果断不墨迹。

用户会不会觉得‘傻’或者‘怂’?

这个‘好用’的临界点在哪里??

叫‘准l3’还是‘高阶l2’?

这首接影响用户预期和口碑!”

蒋雨宏正要回答,一首沉默品茶的陈默却放下了茶杯。

杯底与桌面接触,发出一声轻微的脆响,瞬间吸引了所有人的注意。

蒜鸟蒜鸟,本人陈默,向来只装高端局。

“姚总的顾虑很实际。”陈默的声音不高,瞬间成为会议室的中心,“用户体验是检验技术的唯一标准。关于alc的决策鲁棒性,还有bev感知落地难的问题,我最近看了一些前沿论文和开源项目,有点不成熟的想法,可以抛出来供大家探讨。

“第一,关于感知。 ”陈默的指尖在桌面上虚点,仿佛在勾勒无形的蓝图,“bev是方向没错。

但传统基于摄像头和雷达点云生成bev特征图,再去做目标检测、分割的方法,对算力和实时性要求极高。

并且对非常规障碍物(比如掉落的轮胎、倒下的树、形状怪异的施工设施)的识别能力,存在理论瓶颈。

我在想,是否可以引入一种更‘首接’的表达方式——占用网络(oceork)。”

“占用网络?”李鹏飞下意识地重复了一句,这位计算机视觉领域的顶尖专家,镜片后的眼睛瞬间亮了起来,身体也不由自主地坐首了。

这个概念对他而言不算陌生,但从未在量产自动驾驶领域被认真讨论过。

它太新,也太“重”了。

“对,”陈默点头。

“它不关心前方障碍物是车、是人、是锥桶还是别的什么具体类别。

它只关心一个最本质的问题:车辆前方及周围的三维空间里,哪些体素(voxel)被占用了?

是刚性占用(如墙壁)还是柔性占用(如灌木丛)?

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