“馮董的顧慮，正是關鍵所在。” 陳默迎著她的目光，毫不避讓，反而丟擲一個精心準備的概念。
“所以，我來不是催您立刻交出一個成熟的車規SoC，而是尋求一種更深層次的‘協同定義’。”
他點開隨身帶來的電腦，調出一份簡潔但資訊量巨大的架構圖，推到馮庭波面前。
螢幕上清晰地劃分出西個層次：
1，最底層 - 算力基石：
“MDC計算平臺。
這是智慧駕駛的‘大腦’，它的算力、功耗、物理形態、介面標準、安全冗餘設計...
這些硬體基石的規格定義，必須由最懂硬體極限的人來主導。
我們需要海思最頂尖的架構師深度參與，甚至主導MDC硬體平臺的早期規格定義。
確保未來的ADS演算法迭代、感測器融合需求，能在硬體層面找到最優解，而不是削足適履。”
2，中間層 - 神經中樞：
“車規級通訊與處理模組。
負責連線感測器（眼睛）、執行器（手腳）與MDC大腦。
它的即時性、可靠性、頻寬、抗干擾能力，首接決定了智慧駕駛系統的反應速度和決策精度。
這需要晶片級的最佳化設計。”
3，賦能層 - 使能引擎：
“智慧駕駛的核心演算法（ADS）與智慧座艙的鴻蒙OS車機版。
這是華興的‘靈魂’。
但靈魂需要強大的軀體支撐。
演算法團隊必須與晶片架構師坐在一起，明確未來3-5年演算法演進對算力分佈（CPU? GPU? NPU?）、記憶體頻寬、資料吞吐的硬需求。
反過來，晶片架構師也要用硬體的可能性，去激發、甚至約束演算法探索的邊界，避免走入死衚衕。”
4，雲端層 - 進化之源：
“車雲協同。
Oect平臺收集的海量真實駕駛場景資料，是驅動演算法進化的燃料。
如何高效預處理這些資料？
哪些計算在車端（MDC），哪些上傳雲端？
這需要晶片提供強大的本地預處理能力和高效的資料壓縮/傳輸特性。”
