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“冯董的顾虑,正是关键所在。”陈默迎着她的目光,毫不避让,反而抛出一个精心准备的概念。
“所以,我来不是催您立刻交出一个成熟的车规soc,而是寻求一种更深层次的‘协同定义’。”
他点开随身带来的电脑,调出一份简洁但信息量巨大的架构图,推到冯庭波面前。
屏幕上清晰地划分出四个层次:
1,最底层-算力基石:
“mdc计算平台。
这是智能驾驶的‘大脑’,它的算力、功耗、物理形态、接口标准、安全冗余设计...
这些硬件基石的规格定义,必须由最懂硬件极限的人来主导。
我们需要海思最顶尖的架构师深度参与,甚至主导mdc硬件平台的早期规格定义。
确保未来的ads算法迭代、传感器融合需求,能在硬件层面找到最优解,而不是削足适履。”
2,中间层-神经中枢:
“车规级通信与处理模组。
负责连接传感器(眼睛)、执行器(手脚)与mdc大脑。
它的实时性、可靠性、带宽、抗干扰能力,直接决定了智能驾驶系统的反应速度和决策精度。
这需要芯片级的优化设计。”
3,赋能层-使能引擎:
“智能驾驶的核心算法(ads)与智能座舱的鸿蒙os车机版。
这是华兴的‘灵魂’。
但灵魂需要强大的躯体支撑。
算法团队必须与芯片架构师坐在一起,明确未来3-5年算法演进对算力分布(cpu?gpu?npu?)、内存带宽、数据吞吐的硬需求。
反过来,芯片架构师也要用硬件的可能性,去激发、甚至约束算法探索的边界,避免走入死胡同。”
4,云端层-进化之源:
“车云协同。
oceanconnect平台收集的海量真实驾驶场景数据,是驱动算法进化的燃料。
如何高效预处理这些数据
哪些计算在车端(mdc),哪些上传云端
这需要芯片提供强大的本地预处理能力和高效的数据压缩传输特性。”
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