第683章提示和設想2
第683章提示和設想2(第1/3頁)
蔣雨宏猛地吸了一口氣，身體前傾，雙手下意識地撐住了會議桌的邊緣。
他那雙總是透著冷靜和睿智的眼睛，此刻瞪得溜圓，死死盯著白板上“transformerencoder”和“bev”那幾個關鍵詞。
大腦仿佛被一道閃電劈中，無數關於芯片底層加速transformer運算的構想、關於如何優化註意力機製硬件實現的念頭如火山般噴發。
麒麟970的設計經驗告訴他，這個架構對並行計算和內存帶寬的要求是地獄級的，但一旦實現，其潛力...無法估量！
卞金麟更是“騰”地一下從椅子上站了起來。
動作之大，簡直有點像跑車的彈射起步。
他臉上的鐵青瞬間被一種近乎狂熱的激動潮紅所取代，呼吸變得粗重。
作為深耕車輛控製和感知融合多年的專家，他太清楚傳統前融合/後融合架構的痛點了。
目標丟失、id跳變、異形物體識彆困難...
這些困擾行業的頑疾，根源就在於感知信息在早期就被割裂了。
而陳默畫的這個架構...“原始像素輸入”、“統一空間表征”、“註意力機製關聯”...
這簡直是直指本質的解藥。
他感覺一扇通往全新世界的大門在自己麵前轟然洞開！
李鵬飛猛地摘下了他的金絲眼鏡，也顧不上擦拭，身體前探，幾乎要趴到會議桌上。
他那雙習慣於在計算機視覺最前沿探索的眼睛，此刻閃爍著極度興奮的光芒。
作為slam（同步定位與地圖構建）和高精定位領域的頂尖專家，他瞬間就捕捉到了這個架構對構建稠密、實時、高精度場景理解的顛覆性意義。
這完全跳出了傳統視覺slam的框架。
“bev空間表征”...“occupancygrid”...
這不就是他夢寐以求的、能完美支撐l3以上導航的底層環境模型嗎？
顧南舟嘴巴已經張成了一個“o”型，臉上滿是震撼。
那些複雜的數學符號和公式仿佛在他眼前自動飛舞、組合、推演。
transformer的註意力權重如何分配？
跨模態信息如何最優融合？
三維空間表征的數學表達如何構建？
巨大的挑戰感讓她頭皮發麻，但隨之湧起的，卻是想要立刻投入其中去征服的興奮！
老板指出的這條路，是離散數學與深度學習在自動駕駛領域最美妙、也最富挑戰的交彙點！
陳奇驚，這個從特斯拉autopilot核心團隊被挖回來的規劃決策專家，一直麵無表情的臉上，此刻也出現了劇烈的波動。
他的目光銳利，在白板上的架構圖和陳默之間來回掃視。
這個架構...如果能實現它所描述的統一
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