重生后我只做正确选择 第685章 装逼上瘾的陈默

第685章装逼上瘾的陈默(第1/2页)

李飞鹏几乎要拍案而起，看向陈默的眼神充满了不可思议的钦佩。

这位年轻的技术副总裁，脑子里装的到底是什么？

竟对技术本质的洞察竟如此深刻！

陈默微微一笑，目光转向负责规划与决策的陈奇惊：

“第二点，关于规划和ALC的决策犹豫问题。

奇惊，你从特斯拉带来的PDP（预测-决策-规划）框架是基础，但特斯拉AP在变道时有时显得过于激进甚至鲁莽，有时又过于保守。

核心可能在于，它的预测、决策、规划是相对割裂的模块。”

陈奇惊神色一凛，专注地看着陈默。

他在特斯拉AUtOpilOt团队的经历让他深知模块化设计的优势与局限。

“我在想，”陈默的手指在白板上虚划，将之前代表“预测”和“规划”的区域猛地圈在一起。

“是否可以尝试一种更紧密耦合的思路——时空联合规划（SpatiO-TempOralJOintPlanning）？

将自车的轨迹规划与对周围交通参与者（TargetVehiCleS,TVS）未来行为的预测，放在一个统一的、基于优化的框架下进行联合求解？”

“统一的框架？”陈奇惊眉头紧锁，陷入深思。

这个概念对他而言同样极具冲击力。

“对，”陈默点了点头。

“简单说，规划器不再仅仅优化自车一条最优轨迹，而是同时考虑周围关键车辆可能的多种行为假设（比如加速、减速、保持、变道），并为每一种行为假设赋予一个概率。

然后，在优化目标函数里，不仅要包含自车的舒适性、效率、安全性，还要显式地包含与这些假设轨迹的交互成本（如避免碰撞的风险、变道切入时对后车的影响）。”

他顿了顿，让众人消化：

“这样，规划器输出的不仅仅是一条轨迹，而是一系列‘条件轨迹’。

如果A车加速，我这样走；

如果A车减速，我那样走；

如果B车突然变道，我又该如何应对。

决策（DeCiSiOn）被隐含在了轨迹的生成过程中，而不是作为一个独立的、非此即彼的（变道/不变道）模块前置。

最终执行哪条轨迹，可以基于实时的感知预测更新，选择风险最低或综合收益最高的那条。

这或许能解决当前ALC在车流复杂时‘不敢变’或‘硬变’的尴尬，让变道行为更流畅、更拟人化，也更安全。”

“卧槽！”

陈奇惊没忍住当着徐总和姚总的面高呼了一声卧槽，但他浑然不觉。

只是死死盯着陈默，脸上充满了震惊和豁然开朗的表情。

时空联合规划，将预测的不确定性和规划的灵活性统一在一个优化框架内！

这思路...

这思路他妈的简直是给自动驾驶的决策规划领域投下了一颗核弹。

完美地击中了模块化PDP框架在复杂交互场景下决策犹豫或鲁莽的痛点！

他在特斯拉时，团队内部也曾讨论过类似模糊的想法，但从未有人能像陈默这样，清晰、系统、一针见血地提出可行的理论框架。

（本章未完，请点击下一页继续阅读）第685章装逼上瘾的陈默(第2/2页)

“陈总…”陈奇惊的声音有些干涩，带着由衷的叹服。

“这思路太精妙了，它从根本上尝试解决交互决策的连续性和不确定性难题。

将预测的多种可能性直接内化到规划的成本函数中，通过优化生成一系列条件策略...

这比当前主流的基于规则的状态机决策或简单的代价函数决策，在理论上更完备，潜力巨大！

虽然计算复杂度会飙升，实时性挑战极大，但...这绝对是通往更高阶自动驾驶的必经之路。

我请求立刻抽调精干算法工程师，成立预研小组！

就从ALC决策优化开始啃这块硬骨头！”

他看向陈默的目光，已经不仅仅是尊重，而是带着一种对技术先知般的敬畏。

蒋雨宏和卞金麟交换了一个震撼的眼神，顾南舟更是看向陈默的眼神充满了狂热的崇拜。

占用网络！时空联合规划！

这两个概念，如同两把锋利的钥匙，精准地捅向了当前智能驾驶研发中最深的锁眼。

这已经超越了技术管理者的范畴，这是真正站在技术浪潮之巅的洞察力。

徐平端着紫砂壶的手停在半空，看向陈默的眼神，充满了激赏和一种发现宝藏的惊喜。

姚尘风则完全看不到商人的精明，脸上写满了叹服。

他终于深刻理解，为什么徐平如此看重这个年轻的搭档，甚至不惜亲自下场为他争取牌照开路。

陈默的价值，远不止于管理，他本身就是一座移动的技术金矿。

这下陈默舒服了。

好久没有装了，总感觉人生当中缺了点什么。

但是他今日有点装逼上瘾，没有停下来的意思。

他仿佛没看到众人脸上的惊涛骇浪，继续用那平淡的语气说下去：

“第三点，关于数据闭环和影子模式。金麟刚才提到了重要性。

我再强调一下：用户无感的数据收集能力，是智能驾驶快速迭代的王牌。”

他看向卞金麟：

“在确保用户**和数据安全合规的前提下，我们要尽快在量产车上部署强大的‘影子模式（ShadOWMOde）’系统。

它的核心是：在用户手动驾驶时，系统在后台全时运行，将自身的感知结果（比如它‘看到’的车道线在哪里、前方有什么障碍物、它‘认为’的最佳行驶轨迹是什么）、预测结果、规划决策，与驾驶员实际的操作（方向盘转角、油门刹车深度）进行实时比对记录。”

陈默在虚空中画了两条并行的线，说道，“假设这边是‘系统决策’，另一边是‘人类驾驶’”。

“当两者出现显著差异时，比如系统认为应该减速，但驾驶员踩了油门；

或者系统认为可以安全变道，但驾驶员没有操作。

这些‘人机分歧点’，连同当时的完整环境感知数据（图像、雷达点云、定位、地图等），就是最最宝贵的黄金数据！

它们精准地指出了我们系统当前能力的边界在哪里，哪些场景下算法失效了或者不够好。

这些数据，比我们在测试车上刻意去跑一万公里普通道路的价值要高百倍！

因为它们来自真实用户、真实场景、真实决策困境！”