會議室裡響起一陣低低的議論聲。
智慧駕駛，這個不新鮮，現在哪家造車的不搞智慧駕駛？
但江景專門為這件事跑一趟，說明他拿出來的東西，肯定不一般。
“我知道你們在想什麼。”江景笑了笑，“智慧駕駛嘛，各家都在搞。雷射雷達、毫米波雷達、攝像頭、超聲波，堆硬體誰都會。但真正的核心不在硬體，在演算法。”
他切換到下一頁，螢幕上出現了一張系統架構圖。
複雜的模組、密集的連線、層層遞進的資料流，像一張精密的電路圖，每一處細節都經得起推敲。
會議室裡的議論聲更大了。
“這是……”
“感知層、決策層、控制層，三層架構？”
“看這個融合模組，視覺和雷達的資料在這裡融合……”
“延遲標註是十毫秒？這也太快了吧！”
江景沒有急著解釋，而是等大家的議論聲稍微平息了一些，才開口。
“這套系統的核心，是一個深度強化學習框架。”他指著螢幕上的決策模組。
“它不依賴高精地圖，純靠感測器感知環境，然後做出決策。響應延遲低於十毫秒，識別精度百分之九十九點九九。”
會議室裡安靜了一瞬。
然後，一個三十出頭的工程師舉起手。
他是軟體演算法部的負責人，姓孫，是從一家網際網路大廠挖來的AI專家。
“江總，您說的這個識別精度，是在什麼場景下測試的？”
“所有場景。”江景說，“晴天、雨天、雪天、霧天、白天、黑夜、隧道、地下車庫——全部。”
孫工張了張嘴，想說什麼，又咽了回去。
“十毫秒的延遲，包括從感知到決策再到執行的全鏈路？”另一個工程師舉手問。
“包括。”江景點點頭，“感知十毫秒內出結果，決策五毫秒內出結果，控制五毫秒內執行。全鏈路控制在二十毫秒以內。”
會議室裡響起一片倒吸涼氣的聲音。
二十毫秒。
人類眨眼的速度是一百到一百五十毫秒。二十毫秒，比眨眼快五倍以上。
“這不可能。”孫工喃喃地說，但眼睛卻死死盯著螢幕上的那張架構圖，像是在尋找什麼破綻。
江景笑了，切換到下一頁。
“這是演算法核心的虛擬碼。”他說，“你們可以看看，理解不了的地方問我。”
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