黑巖小說

第597章 修羅場（第1頁）

第597章修羅場

“第一個(gè)問題，”

卞金鱗接過話頭，語氣平和，問題卻如手術(shù)刀般精準(zhǔn)。

“你在特斯拉AUtOpilOtV9。0中負(fù)責(zé)的規(guī)控模塊，在處理‘CUt-in’（加塞）場景時(shí)，對前車意圖的預(yù)測置信度閾值是如何動態(tài)設(shè)定的？

依據(jù)是單一的跟車模型，還是融合了視覺感知的語義信息？

當(dāng)視覺信號因惡劣天氣（如大雨、濃霧）出現(xiàn)顯著衰減或噪聲時(shí)，你的置信度模型如何避免誤判導(dǎo)致保守策略（幽靈剎車）或激進(jìn)策略（碰撞風(fēng)險(xiǎn)）？”

問題瞬間切入AUtOpilOt規(guī)控的核心痛點(diǎn)，且直指特斯拉飽受詬病的“幽靈剎車”

問題根源。

陳奇驚精神高度集中，迅速在腦中將自己在特斯拉的工作細(xì)節(jié)過了一遍。

他詳細(xì)闡述了基于車輛動力學(xué)模型（IDM）、結(jié)合CNN提取的前車姿態(tài)語義特征（如車輪偏轉(zhuǎn)角、車身姿態(tài)變化趨勢）進(jìn)行多模態(tài)置信度融合的框架，并重點(diǎn)說明了在感知退化時(shí)如何引入基于歷史軌跡的馬爾可夫預(yù)測作為降級方案。

他講得條理清晰，自信自己在這塊的設(shè)計(jì)是業(yè)界前沿。

然而，他話音剛落，顧南舟清冷的聲音響起了：

“陳先生，你提到的馬爾可夫預(yù)測模型，其狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣是基于歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。

在極端稀疏場景下（如目標(biāo)車輛首次出現(xiàn)且迅速切入），歷史數(shù)據(jù)不足，參數(shù)估計(jì)的方差會急劇增大，導(dǎo)致預(yù)測失效。

針對這種‘冷啟動’問題，你是否考慮過引入基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）的車輛交互關(guān)系建模？

或者，利用非參數(shù)貝葉斯方法（如DiriChletPrOCeSS）進(jìn)行在線自適應(yīng)學(xué)習(xí)？

請簡述其可行性及在嵌入式平臺上的計(jì)算復(fù)雜度邊界?！?/p>

陳奇驚的呼吸微微一滯。

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）在自動駕駛交互預(yù)測領(lǐng)域確實(shí)是前沿方向，特斯拉內(nèi)部也有預(yù)研，但遠(yuǎn)未到量產(chǎn)落地階段。

非參數(shù)貝葉斯在線學(xué)習(xí)？

這更偏向理論研究，實(shí)時(shí)性要求極高的車載規(guī)控系統(tǒng)目前幾乎不可能承受其計(jì)算開銷。

顧南舟的問題，像一把精巧的鑰匙，瞬間捅開了他理論認(rèn)知與實(shí)際工程落地之間的那層窗戶紙，暴露了一個(gè)他心知肚明卻尚未完美解決的痛點(diǎn)。

他坦誠地承認(rèn)了當(dāng)前方案的局限性，并簡要探討了GNN的潛力與當(dāng)前硬件瓶頸，也直言非參數(shù)貝葉斯在實(shí)時(shí)性上的巨大挑戰(zhàn)。