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第683章 提示和设想2(第1页)

第683章提示和设想2

蒋雨宏猛地吸了一口气,身体前倾,双手下意识地撑住了会议桌的边缘。

他那双总是透着冷静和睿智的眼睛,此刻瞪得溜圆,死死盯着白板上“TranSfOrmerEnCOder”

和“BEV”

那几个关键词。

大脑仿佛被一道闪电劈中,无数关于芯片底层加速TranSfOrmer运算的构想、关于如何优化注意力机制硬件实现的念头如火山般喷发。

麒麟970的设计经验告诉他,这个架构对并行计算和内存带宽的要求是地狱级的,但一旦实现,其潜力...无法估量!

卞金麟更是“腾”

地一下从椅子上站了起来。

动作之大,简直有点像跑车的弹射起步。

他脸上的铁青瞬间被一种近乎狂热的激动潮红所取代,呼吸变得粗重。

作为深耕车辆控制和感知融合多年的专家,他太清楚传统前融合后融合架构的痛点了。

目标丢失、ID跳变、异形物体识别困难...

这些困扰行业的顽疾,根源就在于感知信息在早期就被割裂了。

而陈默画的这个架构...“原始像素输入”

、“统一空间表征”

、“注意力机制关联”

...

这简直是直指本质的解药。

他感觉一扇通往全新世界的大门在自己面前轰然洞开!

李鹏飞猛地摘下了他的金丝眼镜,也顾不上擦拭,身体前探,几乎要趴到会议桌上。

他那双习惯于在计算机视觉最前沿探索的眼睛,此刻闪烁着极度兴奋的光芒。

作为SLAM(同步定位与地图构建)和高精定位领域的顶尖专家,他瞬间就捕捉到了这个架构对构建稠密、实时、高精度场景理解的颠覆性意义。

这完全跳出了传统视觉SLAM的框架。

“BEV空间表征”

...“OCCUpanCyGrid”

...

这不就是他梦寐以求的、能完美支撑L3以上导航的底层环境模型吗?

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!

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