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、也最富挑戰的交匯點！
陳奇驚，這個從特斯拉auilot核心團隊被挖回來的規劃決策專家，一直面無表情的臉上，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、稠密、帶運動預測的環境理解，那么他負責的pdp（預測-決策-規劃）框架將獲得前所未有的高質量輸入。
復雜場景下的博弈決策、擬人化的軌跡規劃...
那些曾經受限于感知瓶頸而無法實現的構想，瞬間都有了落地的可能！
他放在桌下的手，不自覺地握緊了拳頭。
白板上那幾筆簡潔的線條和關鍵詞，仿佛擁有魔力，瞬間抽干了會議室里所有的情緒，點燃了在場每一個技術靈魂最深處的火焰。
陳默站在白板前，平靜地迎接著這些震驚、狂喜、探究、難以置信的目光。
他深知，bev+transforr這條技術路徑，在前世正是這個時間點（2018年）由特斯拉在內部悄然萌芽，當然他們并未公開詳細架構，并在幾年后徹底顛覆了整個自動駕駛感知領域，成為通向l3乃至更高級別智能駕駛的黃金大道。
他此刻拋出的，是經過歷史驗證的、絕對正確的方向。
“這個架構，”陳默的聲音永遠是那么平穩。
“我稱之為‘unifiedbevperceptionwithtransforr’，統一鳥瞰圖感知架構。
它跳出了傳統感知融合的窠臼，直接從原始數據出發，讓模型在統一的三維空間里理解世界。
它的優勢，卞總、蔣總，你們應該已經看到了。”
他目光掃過依舊激動難平的卞金麟和蔣雨宏。
“第一，它從根本上解決了多傳感器目標級融合的難題，id跳變、目標丟失將大幅減少。”
“第二，它對異形物體、長尾場景（ercase）的魯棒性將遠超現有方案，因為它理解的是空間和運動趨勢，而不是預設的‘目標類別’。”
“第三，”陳默的目光轉向李鵬飛和陳奇驚，“它為高精度定位（sla）和復雜場景下的預測決策規劃（pdp）提供了最底層、最統一、最稠密的環境理解輸入！這是實現高階智能駕駛的基礎！”
“第四，”他最后看向顧南舟和整個團隊，“它高度依賴強大的深度學習模型和高效的ai計算芯片，而這，恰恰是我們華興最核心的競爭力！麒麟芯片的npu（神經網絡處理器）、達芬奇架構的ai算力，將在這個架構下得到最大程度的釋放和驗證！”
陳默的每一句話，都在精準的剖析著新架構的價值，更將其與華興的核心優勢緊密捆綁。
他不僅指出了方向，更清晰地描繪了這條路上的護城河，華興的芯片和ai能力。
“當然，”陳默話鋒一轉，坦誠地跟手下幾個技術牛交底，“這個架構，對算力、對算法、對數據的要求，都是空前的。它很新，很難，投入巨大，風險也不小。”
他走到自己的座位前，拿起關于啟界5智駕方案的報告書，翻到寫著“l2.5功能定義”的那一頁。
“上一次的立項會，我們基于相對保守的技術路線，制定了啟界5的目標：全速域a（自適應巡航）+tja（交通擁堵輔助）、l（車道居中輔助）+智能限速、打燈自動變道（alc）、全場景自動泊車。目標是l2.5級別。”</p>