024年华兴ads20的水平,但已经比同期对手领先至少两年。



“第二突破是算力平台。”卞金麟接话调出硬件架构。



“自研昇腾310芯片组成域控制器,总算力达到200to,功耗仅45。



相比obileye方案,算力提升4倍,功耗降低60。”



他展示了一个有趣的对比:芯片散热片面积只有信用卡大小,而竞争对手产品还需要配备主动风扇。



会议室响起惊叹声。



芯片架构出身的徐平身体前倾:“良率怎么样?车规认证通过了吗?”



“首批1000套模块良率92,已通过aec-q100认证。”



蒋雨宏自信回应,“本月开始小批量装车测试。值得一提的是”



他看向陈默,“陈总建议的冗余设计发挥了作用,上周有颗芯片出现软错误,备份系统立即接管,全程无感切换。”



最后展示的是实车路测视频。



搭载ads系统的5原型车在鹏城滨海大道自主行驶,流畅完成匝道汇入、拥堵跟车、主动变道等操作。



当系统在暴雨中稳稳停在校车后方时,几位部门负责人不自觉鼓起掌来。



视频右下角实时显示着系统决策逻辑:当检测到校车闪烁停车灯时,系统不仅减速,还自动向左侧偏移了05米。



这是陈默根据“校车避让法则”提出的安全策略。



“目前主要挑战是长尾场景。”蒋雨宏切换到最后页。



“特别是中国特有的异形交通参与者,比如拉管子的三轮车、移动早餐车等,系统识别率只有83。



上周在宝安测试时,有辆卖烤红薯的三轮车被误判为静止障碍物,导致不必要的急刹。”



“解决方案呢?”徐平追问。



这个问题很关键,误判可能导致用户对系统失去信任。



“我们建立了百万级场景库,通过强化学习持续优化。”卞金麟展示数据平台。



“每天云端处理超过100万公里虚拟里程。另外”



他看向陈默,“陈总建议的众包数据采集方案已上线,首批100台测试车每天回传3pb数据。有个意外收获:我们发现外卖骑手的行驶轨迹是预测城市交通流的绝佳样本。”



陈默微微颔首。



这个方案借鉴了前世特斯拉的影子模式,



但更符合中国路况。



他注意到徐平眼中闪过赞许光芒,这种低成本获取真实数据的智慧,正是华兴最擅长的。



相比之下,前世这个时期的特斯拉还在依赖北美数据训练中国场景,水土不服现象严重。



会议进行到质量控制环节时,一场更贴近现阶段实际目标的冲突爆发了。



质量运营部部长雷厉展示的ppt上,赫然标注着17项待解决缺陷,其中5项被标红,每一项都附有详细的故障日志、复现条件和风险评估。



“当前最令人担忧的是电控系统在极端条件下的偶发通信丢包。”


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