用户体验和商业成功的贡献上。



在这个过程中,他也巧妙地穿插问及了当前技术方向的进展,尤其是与即将到来的旗舰轿车启界s5相关的部分。



确实没办法,他现在有集团层面的工作,还要分管it和知止资本,最关键的是数字技术bu也刚刚站稳脚跟。



自己的精力被分得太散,很多汇报性的材料根本来不及看。



“说到结果导向,我们s5项目的智驾系统,目前进展到哪一步了?



特别是你们一直在攻坚的bev+transforer和oupancy ork的融合感知方案,在真实路测中的表现如何?”



陈默看似随意地问道,实则切中了当前最核心的技术进展。



蒋雨宏作为产品线总裁,宏观把握最清晰,他接过话头:



“陈总,s5的智驾系统,硬件平台您很清楚,是远超5的代际提升。



软件和算法上,我们基于bev的感知方案已经非常成熟,在5的ads 20上得到了充分验证。



针对s5,我们重点在推进bev+transforer与oupancy ork的深度融合。”



他顿了顿,组织了一下语言,继续说道:



“简单说,传统bev像是一张精准的25d地图,能知道障碍物在哪里、是什么。



而oupancy ork则更像是构建一个3d的‘占据栅格’,它不关心物体具体是什么分类,只关心这个空间位置有没有被占据。



这对于处理未知障碍物、异形物体、或者被部分遮挡的目标非常有效。”



卞金麟补充了技术细节:



“目前融合模型在内部测试中表现抢眼。



特别是在城区复杂路口,对于突然闯入的自行车、三轮车、甚至小动物这些长尾场景,识别率和反应速度比纯bev方案有显著提升。



而且oupancy ork对于可通行空间的判断也更准确,为后续的规控决策提供了更可靠的环境认知基础。”



李鹏飞从算法层面印证:



“我们基于海量中国路况数据训练的融合模型,对于‘鬼探头’、施工路障、临时停靠的车辆等经典rner case,通过率已经超过了95。



而且,这套框架的泛化能力很强,随着我们数据闭环不断注入新的边缘案例,模型还在持续进化。”



陈奇惊则从工程落地角度汇报:



“架构上,我们已经完成了新模型在s5域控制器上的部署和优化,充分利用了新一代ai芯片的算力。



虽然模型更复杂,但通过算子融合、模型量化等技术,推理延迟控制在了预期范围内,能够满足s5对高阶智驾功能的实时性要求。”



顾南舟也难得地多说了几句:



“我们在oupancy的时序一致性上也做了很多优化,避免相邻帧间占据区域的‘闪烁’,这让预测模块能更稳定地推断动态物体的运动趋势。



另外,针对s5强调的‘极致流畅’体验,我们在决策规划算法中引入了更细粒度的人工势场法,让车辆在拥堵跟车、自动变道等场景

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