重生後我隻做正確選擇

第527章到處畫餅

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第527章到處畫餅(第1/3頁)

第527章到處畫餅

“馮董的顧慮,正是關鍵所在。”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soc,而是尋求一種更深層次的‘協同定義’。”

他點開隨身帶來的電腦,調出一份簡潔但信息量巨大的架構圖,推到馮庭波麵前。

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、接口標準、安全冗餘設計...

這些硬件基石的規格定義,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師深度參與,甚至主導mdc硬件平臺的早期規格定義。

確保未來的ads算法迭代、傳感器融合需求,能在硬件層麵找到最優解,而不是削足適履。”

2,中間層-神經中樞:

“車規級通信與處理模組。

負責連接傳感器(眼睛)、執行器(手腳)與mdc大腦。

它的實時性、可靠性、帶寬、抗乾擾能力,直接決定了智能駕駛係統的反應速度和決策精度。

這需要芯片級的優化設計。”

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?)、內存帶寬、數據吞吐的硬需求。

反過來,芯片架構師也要用硬件的可能性,去激發、甚至約束算法探索的邊界,避免走入死胡同。”

4,雲端層-進化之源:

“車雲協同。

oceanconnect平臺收集的海量真實駕駛場景數據,是驅動算法進化的燃料。

如何高效預處理這些數據?

哪些計算在車端(mdc),哪些上傳雲端?

這需要芯片提供強大的本地預處理能力和高效的數據壓縮/傳輸特性。”

“馮董,”陳默的手指重重地點在“算力基石”和“使能引擎”之間的雙向箭頭上。

“這四層架構能否嚴絲合縫,關鍵在於‘協同定義’的深度。不是簡單的接口對接,而是從芯片晶體管排列的層麵,就開始思考如何支撐最苛刻的智能駕駛軟件需求;”

他頓了頓,似乎在給對方思考的時間,然後繼續說道,“同時,算法開發之初,就要充分理解並利用底層硬件的獨特稟賦。這種深度咬合,才能榨乾每一分硬件潛力,實現真正的‘靈魂驅動軀體’。”

他頓了頓,目光灼灼:“而這種級彆的‘協同定義’,需要一位既精通芯片架構

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