“冯董的顾虑，正是关键所在。陈默迎著她的目光，毫不避让，反而拋出一个精心准备的概念。
“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』。”
他点开隨身带来的电脑，调出一份简洁但信息量巨大的架构图，推到冯庭波面前。
屏幕上清晰地划分出四个层次：
1，最底层 - 算力基石：
“dc计算平台。
这是智能驾驶的『大脑』，它的算力、功耗、物理形態、接口標准、安全冗余设计
这些硬体基石的规格定义，必须由最懂硬体极限的人来主导。
我们需要海思最顶尖的架构师深度参与，甚至主导dc硬体平台的早期规格定义。
確保未来的ads算法叠代、传感器融合需求，能在硬体层面找到最优解，而不是削足適履。”
2，中间层 - 神经中枢：
“车规级通信与处理模组。
负责连接传感器（眼睛）、执行器（手脚）与dc大脑。
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。
这需要晶片级的优化设计。”
3，赋能层 - 使能引擎：
“智能驾驶的核心算法（ads）与智能座舱的鸿蒙os车机版。
这是华兴的『灵魂』。
但灵魂需要强大的躯体支撑。
算法团队必须与晶片架构师坐在一起，明確未来3-5年算法演进对算力分布（cpu? gpu? npu?）、內存带宽、数据吞吐的硬需求。
反过来，晶片架构师也要用硬体的可能性，去激发、甚至约束算法探索的边界，避免走入死胡同。”
4，云端层 - 进化之源：
“车云协同。
oceannnect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。
如何高效预处理这些数据？
哪些计算在车端（dc），哪些上传云端？
这需要晶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。” “冯董，” 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。
“这四层架构能否严丝合缝，关键在於『协同定义』的深度。不是简单的接口对接，而是从晶片电晶体排列的层面，就开始思考如何支撑最苛刻的智能驾驶软体需求；”
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，就要充分理解並利用底层硬体的独特稟赋。这种深度咬合，才能榨乾每一分硬体潜力，实现真正的『灵魂驱动躯体』。”
他顿了顿，目光灼灼：“而这种级別的『协同定义』，需要一位既精通晶片架构，又能理解复杂软体系统，更能站在整车系统层面思考问题的灵魂人物。”
“他必须能同时用硬体工程师的严谨和系统架构师的前瞻性眼光，在晶片流片之前，就为未来的软体风暴预留好『泄洪道』！这样的人，在海思之外，凤毛麟角；在海思之內”
陈默的话音恰到好处地停住，目光再次落在那份名单上 —— 蒋雨宏的名字，在灯光下异常清晰。
办公室內陷入一片寂静。
窗外的城市灯火在冯庭波身后的玻璃幕墙上流淌，映照著她陷入沉思的脸庞。
陈默没有催促，只是静静地看著她，看著她眼中锐利的锋芒在权衡利弊中不断闪烁。
麒麟970的成功，让蒋雨宏在海思內部声望达到顶点。
下一代旗舰晶片的预研，他確实是核心掌舵人。
但陈默描绘的图景，是另一个维度，一个將海思的