第527章到處畫餅
“馮董的顧慮,正是關(guān)鍵所在。”
陳默迎著她的目光,毫不避讓,反而拋出一個精心準備的概念。
“所以,我來不是催您立刻交出一個成熟的車規(guī)SOC,而是尋求一種更深層次的‘協(xié)同定義’。”
他點開隨身帶來的電腦,調(diào)出一份簡潔但信息量巨大的架構(gòu)圖,推到馮庭波面前。
屏幕上清晰地劃分出四個層次:
1,最底層-算力基石:
“MDC計算平臺。
這是智能駕駛的‘大腦’,它的算力、功耗、物理形態(tài)、接口標準、安全冗余設(shè)計。。。
這些硬件基石的規(guī)格定義,必須由最懂硬件極限的人來主導。
我們需要海思最頂尖的架構(gòu)師深度參與,甚至主導MDC硬件平臺的早期規(guī)格定義。
確保未來的ADS算法迭代、傳感器融合需求,能在硬件層面找到最優(yōu)解,而不是削足適履。”
2,中間層-神經(jīng)中樞:
“車規(guī)級通信與處理模組。
負責連接傳感器(眼睛)、執(zhí)行器(手腳)與MDC大腦。
它的實時性、可靠性、帶寬、抗干擾能力,直接決定了智能駕駛系統(tǒng)的反應(yīng)速度和決策精度。
這需要芯片級的優(yōu)化設(shè)計。”
3,賦能層-使能引擎:
“智能駕駛的核心算法(ADS)與智能座艙的鴻蒙OS車機版。
這是華興的‘靈魂’。
但靈魂需要強大的軀體支撐。
算法團隊必須與芯片架構(gòu)師坐在一起,明確未來3-5年算法演進對算力分布(CPU?GPU?NPU?)、內(nèi)存帶寬、數(shù)據(jù)吞吐的硬需求。
反過來,芯片架構(gòu)師也要用硬件的可能性,去激發(fā)、甚至約束算法探索的邊界,避免走入死胡同?!?/p>
4,云端層-進化之源:
“車云協(xié)同。