蔣雨宏猛地吸了一口氣，身體前傾，雙手下意識地撐住了會議桌的邊緣。
他那雙總是透著冷靜和睿智的眼睛，此刻瞪得溜圓，死死盯著白板上“TranSfOrmerEnCOder”和“BEV”那幾個關鍵詞。
大腦仿佛被一道閃電劈中，無數關於芯片底層加速TranSfOrmer運算的構想、關於如何優化注意力機製硬件實現的念頭如火山般噴發。
麒麟970的設計經驗告訴他，這個架構對並行計算和內存帶寬的要求是地獄級的，但一旦實現，其潛力...無法估量！
卞金麟更是“騰”地一下從椅子上站了起來。
動作之大，簡直有點像跑車的彈射起步。
他臉上的鐵青瞬間被一種近乎狂熱的激動潮紅所取代，呼吸變得粗重。
作為深耕車輛控製和感知融合多年的專家，他太清楚傳統前融合/後融合架構的痛點了。
目標丟失、ID跳變、異形物體識彆困難...
這些困擾行業的頑疾，根源就在於感知信息在早期就被割裂了。
而陳默畫的這個架構...“原始像素輸入”、“統一空間表征”、“注意力機製關聯”...
這簡直是直指本質的解藥。
他感覺一扇通往全新世界的大門在自己麵前轟然洞開！
李鵬飛猛地摘下了他的金絲眼鏡，也顧不上擦拭，身體前探，幾乎要趴到會議桌上。
他那雙習慣於在計算機視覺最前沿探索的眼睛，此刻閃爍著極度興奮的光芒。
作為SLAM（同步定位與地圖構建）和高精定位領域的頂尖專家，他瞬間就捕捉到了這個架構對構建稠密、實時、高精度場景理解的顛覆性意義。
這完全跳出了傳統視覺SLAM的框架。
“BEV空間表征”...“OCCUpanCyGrid”...
這不就是他夢寐以求的、能完美支撐L3以上導航的底層環境模型嗎？
顧南舟嘴巴已經張成了一個“O”型，臉上滿是震撼。
那些複雜的數學符號和公式仿佛在他眼前自動飛舞、組合、推演。
&ner的注意力權重如何分配？
跨模態信息如何最優融合？
三維空間表征的數學表達如何構建？
巨大的挑戰感讓她頭皮發麻，但隨之湧起的，卻是想要立刻投入其中去征服的興奮！
老板指出的這條路，是離散數學與深度學習在自動駕駛領域最美妙、也最富挑戰的交彙點！
陳奇驚，這個從特斯拉AUtOpilOt核心團隊被挖回來的規劃決策專家，一直麵無表情的臉上，此刻也出現了劇烈的波動。
他的目光銳利，在白板上的架構圖和陳默之間來回掃視。
這個架構...如果能實現它所描述的統一、稠密、帶運動預測的環境理解，那麼他負責的PDP（預測決策規劃）框架將獲得前所未有的高質量輸入。
複雜場景下的博弈決策、擬人化的軌跡規劃...
那些曾經受限於感知瓶頸而無法實現的構想，瞬間都有了落地的可能！
他放在桌下的手，不自覺地握緊了拳頭。
白板上那幾筆簡潔的線條和關鍵詞，仿佛擁有魔力，瞬間抽乾了會議室裡所有的情緒，點燃了在場每一個技術靈魂最深處的火焰。
陳默站在白板前，平靜地迎接著這些震驚、狂喜、探究、難以置信的目光。
&ner這條技術路徑，在前世正是這個時間點（2018年）由特斯拉在內部悄然萌芽，當然他們並未公開詳細架構，並在幾年後徹底顛覆了整個自動駕駛感知領域，成為通向L3乃至更高級彆智能駕駛的黃金大道。
他此刻拋出的，是經過曆史驗證的、絕對正確的方向。
“這個架構，”陳默的聲音永遠是那麼平穩。
“我稱之為‘UnifiedBEVPerCeptiOnWith&ner’，統一鳥瞰圖感知架構。
它跳出了傳統感知融合的窠臼，直接從原始數據出發，讓模型在統一的三維空間裡理解世界。
它的優勢，卞總、蔣總，你們應該已經看到了。”
他目光掃過依舊激動難平的卞金麟和蔣雨宏。
“第一，它從根本上解決了多傳感器目標級融合的難題，ID跳變、目標丟失將大幅減少。”
“第二，它對異形物體、長尾場景（COrnerCaSe）的魯棒性將遠超現有方案，因為它理解的是空間和運動趨勢，而不是預設的‘目標類彆’。”
“第三，”陳默的目光轉向李鵬飛和陳奇驚，“它為高精度定位（SLAM）和複雜場景下的預測決策規劃（PDP）提供了最底層、最統一、最稠密的環境理解輸入！這是實現高階智能駕駛的基礎！”
“第四，”他最後看向顧南舟和整個團隊，“它高度依賴強大的深度學習模型和高效的AI計算芯片，而這，恰恰是我們華興最核心的競爭力！麒麟芯片的NPU（神經網絡處理器）、達芬奇架構的AI算力，將在這個架構下得到最大程度的釋放和驗證！”
陳默的每一句話，都在精準的剖析著新架構的價值，更將其與華興的核心優勢緊密捆綁。
他不僅指出了方向，更清晰地描繪了這條路上的護城河，華興的芯片和AI能力。
“當然，”陳默話鋒一轉，坦誠地跟手下幾個技術牛交底，“這個架構，對算力、對算法、對數據的要求，都是空前的。它很新，很難，投入巨大，風險也不小。”
他走到自己的座位前，拿起關於啟界M5智駕方案的報告書，翻到寫著“L2.5功能定義”的那一頁。
“上一次的立項會，我們基於相對保守的技術路線，製定了啟界M5的目標：全速域ACC（自適應巡航）+TJA（交通擁堵輔助）、LCC（車道居中輔助）+智能限速、打燈自動變道（ALC）、全場景自動泊車。目標是L2.5級彆。”