与当前硬件瓶颈，也直言非参数贝叶斯在实时性上的巨大挑战。
他看到屏幕那端的顾南舟快速在笔记本上记录着什么，脸上没什么表情。
蒋雨宏紧接着抛出了第二个问题，这次是关于华兴mdc平台。
“假设你加入团队，负责在mdc610平台上重构时空联合规划器。
平台提供异构算力：昇腾npu负责bev特征提取与目标跟踪，鲲鹏cpu负责高精度地图匹配与定位，同时gpu资源需共享给占用网络推理。
如何设计你的算法模块调度框架，确保在城区复杂十字路口场景下(感知目标50个)，规控环路时延稳定低于100毫秒？
请具体说明关键路径优化策略及可能引入的延迟风险点。”
这完全是一个基于华兴自研硬件平台的实战沙盘推演！
需要对mdc架构、昇腾npu特性、实时操作系统调度有深入理解。
陈奇惊对mdc的了解仅限于公开资料。
他只能凭借在特斯拉优化gpu算力的经验，结合对问题的理解，尝试性地提出基于任务优先级和资源预留的调度构想，并坦诚指出对昇腾npu特定计算单元利用率优化可能存在的知识盲区。
他看到卞金鳞微微点了点头，似乎在认可他思路的方向。
但蒋雨宏的眼神依旧锐利，显然对细节的深入程度还不够满意。
技术面的压迫感，如同深海的水压，一层层累积。
接下来的一个多小时，问题如疾风骤雨。
从多传感器标定误差在slam中的传播模型，到占用网络(occupancynetwork)在动态障碍物轨迹预测中的不确定性量化；
从强化学习在复杂博弈场景(如无保护左转)训练中的奖励函数设计陷阱，到车规级功能安全(asil-d)对算法冗余设计与失效模式分析(fmea)的强制性要求;
太多太多.....
蒋雨宏、卞金鳞、顾南舟如同精密配合的齿轮组。
三人轮番上阵，从算法理论、系统工程、硬件特性、安全规范等多个维度，对陈奇惊的知识储备、工程经验和思维深度进行了近乎“残酷”的挖掘和挤压。
陈奇惊调动了全部脑力应对，额头渗出细密的汗珠。
他自认在特斯拉autopilot团队已是核心技术骨干，但在这三位华兴