第682章 提示和设想

  “第二，预测与规划模块的transformer化。 ”卞金麟目光扫过年轻的顾南舟。

  “南舟团队主导，正在將transformer强大的序列建模和长距离依赖捕获能力，引入行为预测（预测周围车辆/行人轨跡）和运动规划（生成自车安全、舒適、符合交规的轨跡）模块。

  初步实验表明，在复杂交互场景（如无保护左转、环岛通行）下，其生成轨跡的合理性和安全性显著优於传统基於规则或简单mlp网络的方法。

  这是提升高速noa和未来城区noa上限的关键。”

  顾南舟推了推眼镜，小脸上满是认真，用力点了点头。

  “第三，数据闭环系统搭建。 ”卞金麟语气凝重：

  “这是智能驾驶进化的生命线。

  我们正在构建覆盖『车端数据採集-加密回传-云端分布式存储与处理-场景挖掘与问题诊断-仿真场景生成-模型训练/评估-ota更新』的完整闭环。

  首批路测牌照的获取至关重要，意味著我们能合法合规地在鹏城开放道路採集宝贵的corner case（极端场景）数据。

  目前云端数据处理平台已初步搭建，標註工具链在完善，仿真引擎基於carla和自有场景库在扩展。

  这是长期投入，占比约15%。”

  匯报完毕，卞金麟看向徐平和姚尘风：

  “徐总，姚总，以上就是智能驾驶產品线围绕启界m5量產目標和未来演进的技术布局与进展。

  核心挑战在於：量產l2.5功能的最后10%体验打磨、bev感知的实时性突破、以及数据闭环的规模化和效率提升。

  资源上...確实非常紧张。”