之涌起的，却是想要立刻投入其中去征服的兴奋！
老板指出的这条路，是离散数学与深度学习在自动驾驶领域最美妙、也最富挑战的交汇点！
陈奇惊，这个从特斯拉autopilot核心团队被挖回来的规划决策专家，一直面无表情的脸上，此刻也出现了剧烈的波动。
他的目光锐利，在白板上的架构图和陈默之间来回扫视。
这个架构...如果能实现它所描述的统一、稠密、带运动预测的环境理解，那么他负责的pdp(预测-决策-规划)框架将获得前所未有的高质量输入。
复杂场景下的博弈决策、拟人化的轨迹规划...
那些曾经受限于感知瓶颈而无法实现的构想，瞬间都有了落地的可能！
他放在桌下的手，不自觉地握紧了拳头。
白板上那几笔简洁的线条和关键词，仿佛拥有魔力，瞬间抽干了会议室里所有的情绪，点燃了在场每一个技术灵魂最深处的火焰。
陈默站在白板前，平静地迎接着这些震惊、狂喜、探究、难以置信的目光。
他深知，bev+transformer这条技术路径，在前世正是这个时间点(2018年)由特斯拉在内部悄然萌芽，当然他们并未公开详细架构，并在几年后彻底颠覆了整个自动驾驶感知领域，成为通向l3乃至更高级别智能驾驶的黄金大道。
他此刻抛出的，是经过历史验证的、绝对正确的方向。
“这个架构，”陈默的声音永远是那么平稳。
“我称之为‘unifiedbevperceptionwithtransformer’，统一鸟瞰图感知架构。
它跳出了传统感知融合的窠臼，直接从原始数据出发，让模型在统一的三维空间里理解世界。
它的优势，卞总、蒋总，你们应该已经看到了。”
他目光扫过依旧激动难平的卞金麟和蒋雨宏。
“第一，它从根本上解决了多传感器目标级融合的难题，id跳变、目标丢失将大幅减少。”
“第二，它对异形物体、长尾场景(cornercase)的鲁棒性将远超现有方案，因为它理解的是空间和运动趋势，而不是预设的‘目标类别’。”
“第三，”陈默的目光转向李鹏飞和陈奇惊，“它为高精度定位(slam)和复杂场景下的预测决策规划(pdp)提供了