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第681章 蒋雨宏的汇报

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    第681章蒋雨宏的汇报(第1/2页)
    徐平这位华兴的二把手,最擅长的就是布局未来,最不能容忍的就是错失战略机遇。
    “好。”徐平拍板,“这事我亲自抓。王宏斌,政策与标准专利部所有资源向此倾斜,成立专项攻坚组。需要协调什么资源,直接找我!目标:鹏城首批牌照,必须要有华兴的名字。”
    如今,目标达成。
    这张提前一年攥在手里的牌照,是陈默为华兴智能驾驶抢跑埋下的第一块基石,也是他重生归来,扭转前世轨迹的无声宣言。
    “王总监,辛苦了。这个头开得漂亮!”徐平脸上露出满意的笑容,手指在紫砂壶上轻轻摩挲。
    “牌照拿到了,接下来就是真刀真枪上战场了。
    雨宏,金麟,该你们了。
    启界M5能不能在明年年底如期亮出我们的‘智能獠牙’,就看你智能驾驶产品线的真本事了。
    两周前立项会定下的调子,落地方案进展如何?”
    压力瞬间传导。
    所有人的目光聚焦到蒋雨宏和卞金麟身上。
    蒋雨宏推了推鼻梁上的金丝眼镜,这位海思麒麟970的主架构师,也是华兴智驾的技术领袖,身上有股子一般只能在年轻人身上才能看到的锐利。
    他没有立刻回答徐平,而是目光转向陈默,带着请示和确认的意味。
    陈默微微颔首。
    蒋雨宏这才点开面前的笔记本,沉稳的声音在会议室响起:
    “徐总,姚总,陈总。
    根据两周前战略会议明确的‘全系标配高速NOA,高阶能力按需订阅’的核心定位,以及陈总提出的‘空间释放、纯电优先、智能领先’整车协同要求,智能驾驶产品线已初步完成技术路径重构和资源调整。
    下面由我和卞总分别汇报。”
    “首先,是基础能力与量产保障。”蒋雨宏切换PPT,画面显示出一个清晰的系统架构图,核心是“感知-预测-规划-控制”的链路。
    “目前,我们基于量产车规级硬件平台,当然当前以德州仪器TDA4系列为主,下一代平台正在联合海思预研中,全力攻坚L2.5级功能包,目标是在2019年Q4启界M5量产交付时,实现稳定可靠的落地。”
    他激光笔的红点精准移动:
    “纵向控制强化:全速域自适应巡航(ACC),覆盖0-130km/h,目标是在标准工况下,如高速跟车、拥堵缓行,实现媲美甚至优于特斯拉AP(AUtOPilOt)2.5系统的平顺性和跟车逻辑。
    目前算法核心已冻结,正在结合实车标定数据进行大规模仿真和封闭场地测试。
    关键指标——跟车时距稳定性、加减速平顺性、对切入切出车辆的识别响应速度,这些指标的仿真数据达标率超过95%。
    实车测试达标率约85%,剩余难点在大雨、浓雾等极端天气下的传感器衰减补偿策略优化。”
    “横向控制优化:车道居中巡航(LCC)与智能限速。
    LCC核心是车道线识别与保持的鲁棒性,尤其是在车道线模糊、缺失或临时施工路段。
    (本章未完,请点击下一页继续阅读)第681章蒋雨宏的汇报(第2/2页)
    我们采用了多源融合(摄像头+毫米波雷达)定位结合高精度地图(HDMap)辅助的方案,预计在鹏城复杂高架道路的实车测试中,百公里人工接管次数能降至3次以下,接近行业标杆水平。
    智能限速功能已打通导航地图数据与交通标识识别(TSR),能自动根据路牌或电子眼信息调整巡航车速。”
    “场景化高阶功能尝试:打灯自动变道(ALC)。
    这是高速NOA的核心体验点之一,也是用户感知最强的功能。
    核心挑战在于变道决策的时机判断比如安全间隙、邻车道车速预测和执行平顺性。
    我们基于强化学习框架构建了决策模型,结合多目标雷达的精准测速测距,目前在高精度地图覆盖的高速路段,变道成功率达到92%。
    下一步重点是提升复杂车流环境下的决策鲁棒性和执行流畅度,消除用户的突兀感。”
    “泊车领域突破:全场景自动泊车(APA)与遥控泊车(RPA)。
    APA已支持垂直、水平、斜列等多种车位,基于环视摄像头与超声波雷达融合感知,车位识别成功率和泊入成功率均达到98%以上。
    RPA功能在手机蓝牙连接稳定范围内,可实现直线前进/后退遥控,解决狭窄车位上下车痛点。
    这部分相对成熟,是提升用户便利性和科技感的重要抓手。”
    蒋雨宏的汇报条理清晰,数据扎实,既展现了进展,也不回避挑战。
    他最后总结道:
    “L2.5功能包是我们在启界M5上实现‘全系标配高速NOA’承诺的基石,是必保项。
    当前资源投入占比约60%,预计在Q3完成全部功能冻结和车规级验证。”
    徐平听得频频点头,姚尘风则在笔记本上快速记录着什么,眼神专注。
    蒋雨宏看向身旁的卞金麟:“金麟,你补充下技术底座和前瞻布局。”
    卞金麟,这位哈工大博士出身的车控专家,气质更为内敛,但开口便是硬核技术:“好的,雨宏。我补充三点核心底座能力建设。”
    “第一,感知架构升级。我们坚定推进‘BEV(鸟瞰图)感知’作为下一代主航道。”
    卞金麟的PPT切换到复杂的神经网络结构图。
    “传统‘前融合’或‘后融合’在处理多传感器(摄像头、毫米波雷达、未来激光雷达)异构数据时存在信息损失或延迟问题。
    BEV感知将不同视角、不同模态的原始数据,通过TranSfOrmer等网络结构,统一转换到车辆上方的鸟瞰视角坐标系下,生成统一的、稠密的环境表征。
    这更符合自动驾驶的决策需求。”
    他展示了仿真环境下的BEV感知效果,车辆、车道线、可行驶区域等元素清晰直观。
    “目前,我们的BEV感知原型在nUSCeneS数据集上的目标检测mAP值已提升至52.7%,接近行业头部开源方案水平,但距离量产落地还有距离,主要在实时性和车规级芯片的部署优化上。
    投入占比约25%。”

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