冻结和车规级验证。”
徐平听得频频点头,姚尘风则在笔记本上快速记录着什么,眼神专注。
蒋雨宏看向身旁的卞金麟:“金麟,你补充下技术底座和前瞻布局。”
卞金麟,这位哈工大博士出身的车控专家,气质更为内敛,但开口便是硬核技术:“好的,雨宏。我补充三点核心底座能力建设。”
“第一,感知架构升级。我们坚定推进‘bev(鸟瞰图)感知’作为下一代主航道。”
卞金麟的ppt切换到复杂的神经网络结构图。
“传统‘前融合’或‘后融合’在处理多传感器(摄像头、毫米波雷达、未来激光雷达)异构数据时存在信息损失或延迟问题。
bev感知将不同视角、不同模态的原始数据,通过transformer等网络结构,统一转换到车辆上方的鸟瞰视角坐标系下,生成统一的、稠密的环境表征。
这更符合自动驾驶的决策需求。”
他展示了仿真环境下的bev感知效果,车辆、车道线、可行驶区域等元素清晰直观。
“目前,我们的bev感知原型在nuscenes数据集上的目标检测map值已提升至52.7%,接近行业头部开源方案水平,但距离量产落地还有距离,主要在实时性和车规级芯片的部署优化上。
投入占比约25%。”