“刚才你们汇报的感知融合方案，核心是不是还在沿用‘前融合+后融合’的传统架构？

激光雷达点云、摄像头像素、毫米波雷达目标，先各自做目标识别和轨迹预测，然后再进行时间戳同步和决策层融合？”

卞金麟被问得一愣，下意识地回答：“是...是的，陈总。这是目前行业主流，也是相对成熟的方案，特斯拉的HydraNet、小鹏的XPILOT 3.0架构都是基于这种思路做优化...”

让AI自己‘看’懂这个世界的几何关系，而不是依赖我们人工预设的规则

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“主流？成熟？”陈默打断了他，嘴角似乎勾起了一个极淡的弧度。

他起身走到白板前面，没有回头，背对着所有人，手中的黑色马克笔已经毫不犹豫地落在了白板上。

笔尖划过光滑的板面，发出沙沙的轻响。

陈默手腕沉稳，线条流畅而肯定，没有丝毫犹豫。

一个简洁却完全不同于传统感知架构的图形框架迅速在他笔下成型。

第682章 提示和设想 (第2/3页)

周多之前的一个会议说起。

当时卞金鳞刚做完技术路径的汇报，就听到了一个声音。

“卞总，”陈默的声音不高，却清晰地回荡在寂静的会议室里，他的目光落在卞金麟身上。

“把摄像头采集的原始视频流（RaW VideO），”陈默一边画，一边清晰地说道，声音不大，却字字如锤，敲在每个人的神经上，“直接输入到一个统一的、基于TranSfOrmer架构的编码器（EnCOder）。”

他在白板左侧画了几个代表摄像头的抽象符号，用箭头指向一个代表神经网络的大方框，在方框里重重写下了“TranSfOrmer EnCOder”。

“在这个编码器内部，通过强大的注意力机制（AttentiOn MeChaniSm），让模型自己学会在像素级别上，跨时间、跨空间、跨摄像头视角，去建立关联，去理解三维空间的结构！

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