第1186章批評和進展
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第1186章批評和進展
“陳總，我說一個我們團隊的例子。
上半年我們投入了很多資源去開發一個超高擬真度的極端場景模擬器，目標是複現一些現實中極難遇到的cornercase（極端情況）。
想法是好的，但實際開發過程中發現，對算力需求極大，構建成本很高，而且生成的場景在多樣性上還是有限製。
反觀另一個小組，他們聚焦優化現有的仿真場景庫，引入了更多真實路采數據轉化的場景，雖然單個場景的擬真度冇那麼炫酷，但對模型訓練的效率和效果提升非常顯著。
回頭看，我們那個‘高大上’的項目，投入產出比可能確實不如後者。”
陳默認真地聽著，追問了一句：
“那麼，現在那個超高擬真度項目狀態如何？後續計劃是什麼？”
負責人回答：
“我們已經暫停了進一步的大規模投入，轉向研究如何將其中部分技術，比如更精細的傳感器物理模擬，拆解應用到現有仿真平臺中，提升整體保真度，而不是追求單個場景的極致。”
“嗯，及時調整方向，把資源用在刀刃上，這個決策是對的。”陳默肯定了這種反思和調整。
這時，首席算法專家顧南舟也舉了舉手，他雖然年輕，但在技術上有一種純粹的執著：
“陳總，我覺得在模型迭代上，我們有時候過於追求刷榜了。
（指在公開數據集上取得更高排名）
為了在某個榜單上提升零點幾個百分點，可能會耗費團隊幾周的時間去調參和集成。
但這些提升，很多時候在真實路測中感受並不明顯，甚至可能因為過擬合導致在未知場景下表現更差。
我覺得，我們的評價標準，應該更貼近實際用戶體驗和係統整體表現，而不是單純的榜單分數。”
“說得好！”陳奇驚立刻表示讚同。
“這就是典型的‘過程’和‘結果’錯位。
我們優化的是榜單分數這個‘過程指標’，但真正的‘結果’應該是路上開得更好、更安全。
我建議，以後模型迭代的評價，權重應該向大規模影子模式測試、閉環仿真測試和關鍵場景通過率傾斜，降低公開數據集刷榜的權重。”
李鵬飛也深有感觸：
“南舟和奇驚提到了一個關鍵點。
我們做研究出身的人，容易陷入對單項技術指標的極致追求。
但在工程化、產品化的過程中，必須要有係統思維和用戶視角。
一個單項99.9%優秀的模塊，如果與其他模塊協同不好，可能最終係統表現還不如一個各項都95分但協同順暢的方案。
我們的‘結果’，最終要體現在整車智能駕駛係統的綜合體驗和安全性能上。”
討論再次深入。
大家結合具體項目
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