”,工程师戴着vr设备,在虚拟城市中测试算法。



“这里是我们智能驾驶产品线的核心研发区域之一。”陈默的声音在略显空旷的实验室里响起,平和而清晰。



“主要聚焦感知算法、决策规划、控制执行,以及背后的数据闭环和仿真测试体系。”



孙立军的目光立刻被中央大屏吸引。



上面正展示着一段复杂的城区道路测试录像:车辆在晚高峰的鹏城街头自如穿行,精准识别并避让突然窜出的电动车、处理无保护左转、甚至在施工路段临时借道。



画面右下角跳动着实时数据:感知延迟<30s,规划决策周期<100s,接管次数:0。



“这是无图方案?”孙立军忍不住走近几步,扶了扶眼镜。



“是的,孙总工。”陈默走到他身边,示意工作人员调出后台。



“基于我们自研的‘dc’计算平台和‘ads’20算法,采用激光雷达、毫米波雷达、视觉的全融合感知,不依赖高精地图,实时构建道路拓扑和理解交通参与者意图。”



他指向屏幕上一个踩着滑板车的小孩,已经被被高亮标注的弱势交通参与者。



“比如这个场景,系统不仅识别出这是一个‘人’+‘载具’的组合,还通过轨迹预测和意图识别,判断出他可能会突然转向,提前进行了温和的减速避让。



这背后是超过500万公里真实路测数据和百亿级仿真里程训练的结果。”



王援朝看着那流畅得如同老司机的操作,心中震动。



纸上得来终觉浅。



即便看过再多报告,听过再多描述,亲眼见到这种接近l3级别的城区表现,冲击力依然巨大。



这不仅仅是“功能”,而是在重新定义“驾驶”体验本身。



“陈总,这套系统的硬件配置和成本?”李振华更关心商业落地。



“目前量产车搭载的是400to算力的平台,传感器配置包括3颗激光雷达、6颗毫米波雷达、13颗摄像头。”陈默回答得毫不避讳。



“单车硬件成本相比一年前已经下降了35。



随着我们自研芯片迭代和供应链规模扩大,未来两年还有30以上的降本空间。



我们的目标是,让高阶智能驾驶从高端车型的‘点缀’,变成主流车型的‘标配’。”



郭宏斌默默听着,目光扫过实验室里那些年轻而专注的面孔,扫过那些昂贵的设备,最后落在陈默平静而自信的侧脸上。



他忽然理解为什么帝汽会吃闭门羹了。



这已经不能算是姿态问题,而是实力问题。



无论是谁掌握了定义未来的核心技术,并且以惊人的速度迭代和降低成本时,谁自然拥有了选择合作伙伴的绝对主动权。



参观持续了四十分钟。



从实验室到鸿蒙座舱演示中心,辉瑞一行人亲眼见证了华兴在智能座舱的跨设备无缝流转、语音交互的自然度、以及应用生态的丰富性。



孙立军甚至亲自体验了一把基于ar-hud的导航,在虚拟箭头精准的引导下,他仿佛看到了未来汽车的“数字灵魂”。

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