“馮董的顧慮，正是關鍵所在。”陳默迎著她的目光，毫不避讓，反而拋出一個精心準備的概念。
“所以，我來不是催您立刻交出一個成熟的車規SOC，而是尋求一種更深層次的‘協同定義’。”
他點開隨身帶來的電腦，調出一份簡潔但信息量巨大的架構圖，推到馮庭波麵前。
屏幕上清晰地劃分出四個層次：
1，最底層算力基石：
“MDC計算平台。
這是智能駕駛的‘大腦’，它的算力、功耗、物理形態、接口標準、安全冗餘設計...
這些硬件基石的規格定義，必須由最懂硬件極限的人來主導。
我們需要海思最頂尖的架構師深度參與，甚至主導MDC硬件平台的早期規格定義。
確保未來的ADS算法迭代、傳感器融合需求，能在硬件層麵找到最優解，而不是削足適履。”
2，中間層神經中樞：
“車規級通信與處理模組。
負責連接傳感器（眼睛）、執行器（手腳）與MDC大腦。
它的實時性、可靠性、帶寬、抗乾擾能力，直接決定了智能駕駛係統的反應速度和決策精度。
這需要芯片級的優化設計。”
3，賦能層使能引擎：
“智能駕駛的核心算法（ADS）與智能座艙的鴻蒙OS車機版。
這是華興的‘靈魂’。
但靈魂需要強大的軀體支撐。
算法團隊必須與芯片架構師坐在一起，明確未來35年算法演進對算力分布（CPU?GPU?NPU?）、內存帶寬、數據吞吐的硬需求。
反過來，芯片架構師也要用硬件的可能性，去激發、甚至約束算法探索的邊界，避免走入死胡同。”
4，雲端層進化之源：
“車雲協同。
OCeanCOnneCt平台收集的海量真實駕駛場景數據，是驅動算法進化的燃料。
如何高效預處理這些數據？
哪些計算在車端（MDC），哪些上傳雲端？
這需要芯片提供強大的本地預處理能力和高效的數據壓縮/傳輸特性。”