“第二，預測與規劃模塊的TranSfOrmer化。”卞金麟目光掃過年輕的顧南舟。
“南舟團隊主導，正在將TranSfOrmer強大的序列建模和長距離依賴捕獲能力，引入行為預測（預測周圍車輛/行人軌跡）和運動規劃（生成自車安全、舒適、符合交規的軌跡）模塊。
初步實驗表明，在複雜交互場景（如無保護左轉、環島通行）下，其生成軌跡的合理性和安全性顯著優於傳統基於規則或簡單MLP網絡的方法。
這是提升高速NOA和未來城區NOA上限的關鍵。”
顧南舟推了推眼鏡，小臉上滿是認真，用力點了點頭。
“第三，數據閉環係統搭建。”卞金麟語氣凝重：
“這是智能駕駛進化的生命線。
我們正在構建覆蓋‘車端數據采集加密回傳雲端分布式存儲與處理場景挖掘與問題診斷仿真場景生成模型訓練/評估OTA更新’的完整閉環。
首批路測牌照的獲取至關重要，意味著我們能合法合規地在鵬城開放道路采集寶貴的COrnerCaSe（極端場景）數據。
目前雲端數據處理平台已初步搭建，標注工具鏈在完善，仿真引擎基於CARLA和自有場景庫在擴展。
這是長期投入，占比約15%。”
彙報完畢，卞金麟看向徐平和姚塵風：
“徐總，姚總，以上就是智能駕駛產品線圍繞啟界M5量產目標和未來演進的技術布局與進展。
核心挑戰在於：量產L2.5功能的最後10%體驗打磨、BEV感知的實時性突破、以及數據閉環的規模化和效率提升。
資源上...確實非常緊張。”
他最後一句，點出了關鍵。
會議室內陷入短暫的沉默。
進展是喜人的，但挑戰也是巨大的，尤其是時間窗口如此緊迫。
至於卞金鱗為什麼沒看向陳默，還得從一周多之前的一個會議說起。
當時卞金鱗剛做完技術路徑的彙報，就聽到了一個聲音。
“卞總，”陳默的聲音不高，卻清晰地回蕩在寂靜的會議室裡，他的目光落在卞金麟身上。
“剛才你們彙報的感知融合方案，核心是不是還在沿用‘前融合+後融合’的傳統架構？
激光雷達點雲、攝像頭像素、毫米波雷達目標，先各自做目標識彆和軌跡預測，然後再進行時間戳同步和決策層融合？”
卞金麟被問得一愣，下意識地回答：“是...是的，陳總。這是目前行業主流，也是相對成熟的方案，特斯拉的HydraNet、小鵬的XPILOT3.0架構都是基於這種思路做優化...”
“主流？成熟？”陳默打斷了他，嘴角似乎勾起了一個極淡的弧度。
他起身走到白板前麵，沒有回頭，背對著所有人，手中的黑色馬克筆已經毫不猶豫地落在了白板上。
筆尖劃過光滑的板麵，發出沙沙的輕響。
陳默手腕沉穩，線條流暢而肯定，沒有絲毫猶豫。
一個簡潔卻完全不同於傳統感知架構的圖形框架迅速在他筆下成型。
“把攝像頭采集的原始視頻流（RaWVideO），”陳默一邊畫，一邊清晰地說道，聲音不大，卻字字如錘，敲在每個人的神經上，“直接輸入到一個統一的、基於TranSfOrmer架構的編碼器（EnCOder）。”
他在白板左側畫了幾個代表攝像頭的抽象符號，用箭頭指向一個代表神經網絡的大方框，在方框裡重重寫下了“TranSfOrmerEnCOder”。
“在這個編碼器內部，通過強大的注意力機製（AttentiOn&n），讓模型自己學會在像素級彆上，跨時間、跨空間、跨攝像頭視角，去建立關聯，去理解三維空間的結構！
讓AI自己‘看’懂這個世界的幾何關係，而不是依賴我們人工預設的規則去分割目標、匹配特征。”
隨著筆尖持續移動，在白板中央畫出一個代表三維空間特征（3DFeatUreS）的立體區域，並標注了“BEV Bird"SEyeVieWRepreSentatiOn”。
“在模型內部，自然生成統一、稠密的鳥瞰圖（BEV）空間表征。
在這個統一的BEV空間裡，激光雷達點雲也好，毫米波雷達目標也好，甚至未來的V2X車路協同信號也好，都隻是作為輔助的‘特征’（FeatUre）。
通過跨模態注意力機製（CrOSSMOdalAttentiOn）自然地融入、補充、增強這個由視覺主導構建的三維空間理解。”
他在BEV空間周圍畫上代表激光雷達、毫米波雷達、V2X的符號，用虛線箭頭指向中央的BEV空間，並在連接處標注了“AttentiOn”。
“最終輸出的是什麼？”陳默的筆尖用力地在BEV空間下方畫了一個輸出箭頭，重重寫下兩個詞：“OCCUpanCyGrid（占據柵格）”、“FlOWPrediCtiOn（運動流預測）”。
“不是一個個孤立的、需要後期費力融合的‘目標框’（BOUndingBOX）和‘軌跡線’（TraieCtOry）。
而是這個三維空間中，每一個‘體素’（VOXel）是否被占據的概率，以及占據物未來的運動趨勢！
這才是最接近人類駕駛員對周圍環境空間和運動態勢的直覺感知方式。
這才是通往L3級以上高階智能駕駛的真正鑰匙！”
“沙沙”聲停止了。
陳默放下筆，轉過身。
會議室內一片死寂。
落針可聞的死寂。
時間仿佛被按下了暫停鍵。
所有人都僵住了，如同被施了定身法。
會議室裡的智能駕駛團隊五人組，反應是最為直接且劇烈。