第683章 提示和设想2（1 / 2）

蒋雨宏猛地吸了一口气，身体前倾，双手下意识地撑住了会议桌的边缘。

他那双总是透着冷静和睿智的眼睛，此刻瞪得溜圆，死死盯着白板上“tranfrer&nbp;ender”和“bev”那几个关键词。

大脑仿佛被一道闪电劈中，无数关于芯片底层加速tranfrer运算的构想、关于如何优化注意力机制硬件实现的念头如火山般喷发。

麒麟970的设计经验告诉他，这个架构对并行计算和内存带宽的要求是地狱级的，但一旦实现，其潜力无法估量！

卞金麟更是“腾”地一下从椅子上站了起来。

动作之大，简直有点像跑车的弹射起步。

他脸上的铁青瞬间被一种近乎狂热的激动潮红所取代，呼吸变得粗重。

作为深耕车辆控制和感知融合多年的专家，他太清楚传统前融合/后融合架构的痛点了。

目标丢失、id跳变、异形物体识别困难

这些困扰行业的顽疾，根源就在于感知信息在早期就被割裂了。

而陈默画的这个架构“原始像素输入”、“统一空间表征”、“注意力机制关联”

这简直是直指本质的解药。

他感觉一扇通往全新世界的大门在自己面前轰然洞开！

李鹏飞猛地摘下了他的金丝眼镜，也顾不上擦拭，身体前探，几乎要趴到会议桌上。

他那双习惯于在计算机视觉最前沿探索的眼睛，此刻闪烁着极度兴奋的光芒。

作为（同步定位与地图构建）和高精定位领域的顶尖专家，他瞬间就捕捉到了这个架构对构建稠密、实时、高精度场景理解的颠覆性意义。

这完全跳出了传统视觉的框架。

“bev空间表征”“upany&nbp;grid”

这不就是他梦寐以求的、能完美支撑3以上导航的底层环境模型吗？

顾南舟嘴巴已经张成了一个“”型，脸上满是震撼。

那些复杂的数学符号和公式仿佛在他眼前自动飞舞、组合、推演。

tranfrer的注意力权重如何分配？

跨模态信息如何最优融合？

三维空间表征的数学表达如何构建？

巨大的挑战感让她头皮发麻，但随之涌起的，却是想要立刻投入其中去征服的兴奋！

老板指出的这条路，是离散数学与深度学习在自动驾驶领域最美妙、也最富挑战的交汇点！

陈奇惊，这个从特斯拉autpit核心团队被挖回来的规划决策专家，一直面无表情的脸上，此刻也出现了剧烈的波动。

他的目光锐利，在白板上的架构图和陈默之间来回扫视。

这个架构如果能实现它所描述的统一、稠密、带运动预测的环境理解，那么他负责的pdp（预测-决策-规划）框架将获得前所未有的高质量输入。

复杂场景下的博弈决策、拟人化的轨迹规划

那些曾经受限于感知瓶颈而无法实现的构想，瞬间都有了落地的可能！

他放在桌下的手，不自觉地握紧了拳头。

白板上那几笔简洁的线条和关键词，仿佛拥有魔力，瞬间抽干了会议室里所有的情绪，点燃了在场每一个技术灵魂最深处的火焰。

陈默站在白板前，平静地迎接着这些震惊、狂喜、探究、难以置信的目光。

他深知，bev+tranfrer这条技术路径，在前世正是这个时间点（2018年）由特斯拉在内部悄然萌芽，当然他们并未公开详细架构，并在几年后彻底颠覆了整个自动驾驶感知领域，成为通向3乃至更高级别智能驾驶的黄金大道。

他此刻抛出的，是经过历史验证的、绝对正确的方向。

“这个架构，”陈默的声音永远是那么平稳。

“我称之为‘unified&nbp;bev&nbp;pereptin&nbp;ith&nbp;tranfrer’，统一鸟瞰图感知架构。

它跳出了传统感知融合的窠臼，直接从原始数据出发，让模型在统一的三维空间里理解世界。

它的优势，卞总、蒋总，你们应该已经看到了。”

他目光扫过依旧激动难平的卞金麟和蒋雨宏。

“第一，它从根本上解决了多传感器目标级融合的难题，id跳变、目标丢失将大幅减少。”

“第二，它对异形物体、长尾场景（rner&nbp;ae）的鲁棒性将远超现有方案，因为它理解的是空间和运动趋势，而不是预设的‘目标类别’。”

“第三，”陈默的目光转向李鹏飞和陈奇惊，“它为高精度定位（）和复杂场景下的预测决策规划（pdp）提供了最底层、最统一、最稠密的环境理解输入！这是实现高阶智能驾驶的基础！”

“第四，”他最后看向顾南舟和整个团队，“它高度依赖强大的深度学习模型和高效的ai计算芯片，而这，恰恰是我们华兴最核心的竞争力！麒麟芯片的npu（神经网络处理器）、达芬奇架构的ai算力，将在这个架构下得到最大程度的释放和验证！”

陈默的每