复杂交互场景下决策犹豫或鲁莽的痛点!



他在特斯拉时,团队内部也曾讨论过类似模糊的想法,但从未有人能像陈默这样,清晰、系统、一针见血地提出可行的理论框架。



“陈总…”陈奇惊的声音有些干涩,带着由衷的叹服。



“这思路太精妙了,它从根本上尝试解决交互决策的连续性和不确定性难题。



将预测的多种可能性直接内化到规划的成本函数中,通过优化生成一系列条件策略



这比当前主流的基于规则的状态机决策或简单的代价函数决策,在理论上更完备,潜力巨大!



虽然计算复杂度会飙升,实时性挑战极大,但这绝对是通往更高阶自动驾驶的必经之路。



我请求立刻抽调精干算法工程师,成立预研小组!



就从alc决策优化开始啃这块硬骨头!”



他看向陈默的目光,已经不仅仅是尊重,而是带着一种对技术先知般的敬畏。



蒋雨宏和卞金麟交换了一个震撼的眼神,顾南舟更是看向陈默的眼神充满了狂热的崇拜。



占用网络!时空联合规划!



这两个概念,如同两把锋利的钥匙,精准地捅向了当前智能驾驶研发中最深的锁眼。



这已经超越了技术管理者的范畴,这是真正站在技术浪潮之巅的洞察力。



徐平端着紫砂壶的手停在半空,看向陈默的眼神,充满了激赏和一种发现宝藏的惊喜。



姚尘风则完全看不到商人的精明,脸上写满了叹服。



他终于深刻理解,为什么徐平如此看重这个年轻的搭档,甚至不惜亲自下场为他争取牌照开路。



陈默的价值,远不止于管理,他本身就是一座移动的技术金矿。



这下陈默舒服了。



好久没有装了,总感觉人生当中缺了点什么。



但是他今日有点装逼上瘾,没有停下来的意思。



他仿佛没看到众人脸上的惊涛骇浪,继续用那平淡的语气说下去:



“第三点,关于数据闭环和影子模式。 金麟刚才提到了重要性。



我再强调一下:用户无感的数据收集能力,是智能驾驶快速迭代的王牌。 ”



他看向卞金麟:



“在确保用户隐私和数据安全合规的前提下,我们要尽快在量产车上部署强大的‘影子模式(shado ode)’系统。



它的核心是:在用户手动驾驶时,系统在后台全时运行,将自身的感知结果(比如它‘看到’的车道线在哪里、前方有什么障碍物、它‘认为’的最佳行驶轨迹是什么)、预测结果、规划决策,与驾驶员实际的操作(方向盘转角、油门刹车深度)进行实时比对记录。”



陈默在虚空中画了两条并行的线,说道,“假设这边是‘系统决策’,另一边是‘人类驾驶’ ”。



“当两者出现显著差异时,比如系统认为应该减速,但驾驶员踩了油门;



或者系统认为可以安全变道,但驾驶员没有操作。



这些‘人机分

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