第683章 提示和设想2 (第2/3页)
顾南舟嘴巴已经张成了一个“O”型，脸上满是震撼。
那些复杂的数学符号和公式仿佛在他眼前自动飞舞、组合、推演。
TranSfOrmer的注意力权重如何分配？
跨模态信息如何最优融合？
三维空间表征的数学表达如何构建？
巨大的挑战感让她头皮发麻，但随之涌起的，却是想要立刻投入其中去征服的兴奋！
老板指出的这条路，是离散数学与深度学习在自动驾驶领域最美妙、也最富挑战的交汇点！
陈奇惊，这个从特斯拉AUtOpilOt核心团队被挖回来的规划决策专家，一直面无表情的脸上，此刻也出现了剧烈的波动。
他的目光锐利，在白板上的架构图和陈默之间来回扫视。
这个架构...如果能实现它所描述的统一、稠密、带运动预测的环境理解，那么他负责的PDP（预测-决策-规划）框架将获得前所未有的高质量输入。
复杂场景下的博弈决策、拟人化的轨迹规划...
那些曾经受限于感知瓶颈而无法实现的构想，瞬间都有了落地的可能！
他放在桌下的手，不自觉地握紧了拳头。
白板上那几笔简洁的线条和关键词，仿佛拥有魔力，瞬间抽干了会议室里所有的情绪，点燃了在场每一个技术灵魂最深处的火焰。
陈默站在白板前，平静地迎接着这些震惊、狂喜、探究、难以置信的目光。
他深知，BEV+TranSfOrmer这条技术路径，在前世正是这个时间点（2018年）由特斯拉在内部悄然萌芽，当然他们并未公开详细架构，并在几年后彻底颠覆了整个自动驾驶感知领域，成为通向L3乃至更高级别智能驾驶的黄金大道。
他此刻抛出的，是经过历史验证的、绝对正确的方向。
“这个架构，”陈默的声音永远是那么平稳。
“我称之为‘Unified BEV PerCeptiOn W
（本章未完，请点击下一页继续阅读）