第1186章批评和进展

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    “陈总，我说一个我们团队的例子。
    上半年我们投入了很多资源去开发一个超高拟真度的极端场景模拟器，目标是复现一些现实中极难遇到的COrnerCaSe（极端情况）。
    想法是好的，但实际开发过程中发现，对算力需求极大，构建成本很高，而且生成的场景在多样性上还是有限制。
    反观另一个小组，他们聚焦优化现有的仿真场景库，引入了更多真实路采数据转化的场景，虽然单个场景的拟真度没那么炫酷，但对模型训练的效率和效果提升非常显著。
    回头看，我们那个‘高大上’的项目，投入产出比可能确实不如后者。”
    陈默认真地听着，追问了一句：
    “那么，现在那个超高拟真度项目状态如何？后续计划是什么？”
    负责人回答：
    “我们已经暂停了进一步的大规模投入，转向研究如何将其中部分技术，比如更精细的传感器物理模拟，拆解应用到现有仿真平台中，提升整体保真度，而不是追求单个场景的极致。”
    “嗯，及时调整方向，把资源用在刀刃上，这个决策是对的。”陈默肯定了这种反思和调整。
    这时，首席算法专家顾南舟也举了举手，他虽然年轻，但在技术上有一种纯粹的执着：
    “陈总，我觉得在模型迭代上，我们有时候过于追求刷榜了。
    （指在公开数据集上取得更高排名）
    为了在某个榜单上提升零点几个百分点，可能会耗费团队几周的时间去调参和集成。
    但这些提升，很多时候在真实路测中感受并不明显，甚至可能因为过拟合导致在未知场景下表现更差。
    我觉得，我们的评价标准，应该更贴近实际用户体验和系统整体表现，而不是单纯的榜单分数。”
    “说得好！”陈奇惊立刻表示赞同。
    “这就是典型的‘过程’和‘结果’错位。
    我们优化的是榜单分数这个‘过程指标’，但真正的‘结果’应该是路上开得更好、更安全。
    我建议，以后模型迭代的评价，权重应该向大规模影子模式测试、闭环仿真测试和关键场景通过率倾斜，降低公开数据集刷榜的权重。”
    李鹏飞也深有感触：
    “南舟和奇惊提到了一个关键点。
    我们做研究出身的人，容易陷入对单项技术指标的极致追求。
    但在工程化、产品化的过程中，必须要有系统思维和用户视角。
    一个单项99.9%优秀的模块，如果与其他模块协同不好，可能最终系统表现还不如一个各项都95分但协同顺畅的方案。
    我们的‘结果’，最终要体现在整车智能驾驶系统的综合体验和安全性能上。”
    讨论再次深入。
    大家结合具体项目，反思了是否存在为了追求技术先进性而偏离用户真实需求的情况，是否存在为了满足内部考核指标而做了“伪工作”的现象。
    陈默引导大家聚焦“价值创造”，强调无论是技术突破、流程优化还是项目管理，最终都要落脚到对产品竞争力、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。
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    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+TranSfOrmer和OCCUpanCyNetWOrk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M5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M5的ADS2.0上得到了充分验证。
    针对S5，我们重点在推进BEV+TranSfOrmer与OCCUpanCyNetWOrk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2.5D地图，能知道障碍物在哪里、是什么。
    而OCCUpanCyNetWOrk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OCCUpanCyNetWOrk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COrnerCaSe，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OCCUpanCy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、自动变道等场景下的动作更像‘老司机’，减少顿挫感。”

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