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第682章 提示和設(shè)想（第1頁）

第682章提示和設(shè)想

“第二，預(yù)測與規(guī)劃模塊的TranSfOrmer化?！?/p>

卞金麟目光掃過年輕的顧南舟。

“南舟團隊主導(dǎo)，正在將TranSfOrmer強大的序列建模和長距離依賴捕獲能力，引入行為預(yù)測（預(yù)測周圍車輛行人軌跡）和運動規(guī)劃（生成自車安全、舒適、符合交規(guī)的軌跡）模塊。

初步實驗表明，在復(fù)雜交互場景（如無保護左轉(zhuǎn)、環(huán)島通行）下，其生成軌跡的合理性和安全性顯著優(yōu)于傳統(tǒng)基于規(guī)則或簡單MLP網(wǎng)絡(luò)的方法。

這是提升高速NOA和未來城區(qū)NOA上限的關(guān)鍵。”

顧南舟推了推眼鏡，小臉上滿是認真，用力點了點頭。

“第三，數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)搭建?！?/p>

卞金麟語氣凝重：

“這是智能駕駛進化的生命線。

我們正在構(gòu)建覆蓋‘車端數(shù)據(jù)采集-加密回傳-云端分布式存儲與處理-場景挖掘與問題診斷-仿真場景生成-模型訓(xùn)練評估-OTA更新’的完整閉環(huán)。

首批路測牌照的獲取至關(guān)重要，意味著我們能合法合規(guī)地在鵬城開放道路采集寶貴的COrnerCaSe（極端場景）數(shù)據(jù)。

目前云端數(shù)據(jù)處理平臺已初步搭建，標注工具鏈在完善，仿真引擎基于CARLA和自有場景庫在擴展。

這是長期投入，占比約15%?！?/p>

匯報完畢，卞金麟看向徐平和姚塵風(fēng)：

“徐總，姚總，以上就是智能駕駛產(chǎn)品線圍繞啟界M5量產(chǎn)目標和未來演進的技術(shù)布局與進展。

核心挑戰(zhàn)在于：量產(chǎn)L2。5功能的最后10%體驗打磨、BEV感知的實時性突破、以及數(shù)據(jù)閉環(huán)的規(guī)?；托侍嵘?/p>

資源上。。。確實非常緊張?！?/p>

他最后一句，點出了關(guān)鍵。

會議室內(nèi)陷入短暫的沉默。

進展是喜人的，但挑戰(zhàn)也是巨大的，尤其是時間窗口如此緊迫。

至于卞金鱗為什么沒看向陳默，還得從一周多之前的一個會議說起。

當時卞金鱗剛做完技術(shù)路徑的匯報，就聽到了一個聲音。