陈默抬起头，目光灼灼，带著一种破釜沉舟的锐气：
“现在，我建议，目標不变，启界5在2019年q4量產时，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，才能在后期的竞爭中立於不败之地。”
“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。”
至於为什么一开始没有確定好技术路线，这还真不能怪陈默。
是，他是重生者，但他都重生这么多年了，很多事情早已不记得。
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，语气带著商人的敏锐：
“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，变道果断不墨跡。
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』？
这直接影响用户预期和口碑！”
蒋雨宏正要回答，一直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。
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“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標准。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，可以拋出来供大家探討。”
“第一，关於感知。 ”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。
但传统基於摄像头和雷达点云生成bev特徵图，再去做目標检测、分割的方法，对算力和实时性要求极高。
並且对非常规障碍物（比如掉落的轮胎、倒下的树、形状怪异的施工设施）的识別能力，存在理论瓶颈。
我在想，是否可以引入一种更『直接』的表达方式——占用网络（oupancy work）。”
“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直了。
这个概念对他而言不算陌生，但从未在量產自动驾驶领域被认真討论过。 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、是锥桶还是別的什么具体类別。
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）？
是可穿越的还是不可穿越的？”
他一边说，一边拿起桌上的白板笔，转身在旁边的白板上快速勾勒起来。
寥寥几笔，画出一个粗糙的车辆前方视角，然后打上密集的三维网格。
“输入多视角摄像头图像，甚至融合低线束雷射雷达的稀疏点云，通过一个精心设计的3