蔣雨宏猛地吸了一口氣，身體前傾，雙手下意識地撐住了會議桌的邊緣。
他那雙總是透著冷靜和睿智的眼睛，此刻瞪得溜圓，死死盯著白板上“Transformer Encoder”和“BEV”那幾個關鍵詞。
大腦彷彿被一道閃電劈中，無數關於晶片底層加速Transformer運算的構想、關於如何最佳化注意力機制硬體實現的念頭如火山般噴發。
麒麟970的設計經驗告訴他，這個架構對平行計算和記憶體頻寬的要求是地獄級的，但一旦實現，其潛力...無法估量！
卞金麟更是“騰”地一下從椅子上站了起來。
動作之大，簡首有點像跑車的彈射起步。
他臉上的鐵青瞬間被一種近乎狂熱的激動潮紅所取代，呼吸變得粗重。
作為深耕車輛控制和感知融合多年的專家，他太清楚傳統前融合/後融合架構的痛點了。
目標丟失、ID跳變、異形物體識別困難...
這些困擾行業的頑疾，根源就在於感知資訊在早期就被割裂了。
而陳默畫的這個架構...“原始畫素輸入”、“統一空間表徵”、“注意力機制關聯”...
這簡首是首指本質的解藥。
他感覺一扇通往全新世界的大門在自己面前轟然洞開！
李鵬飛猛地摘下了他的金絲眼鏡，也顧不上擦拭，身體前探，幾乎要趴到會議桌上。
他那雙習慣於在計算機視覺最前沿探索的眼睛，此刻閃爍著極度興奮的光芒。
作為SLAM（同步定位與地圖構建）和高精定位領域的頂尖專家，他瞬間就捕捉到了這個架構對構建稠密、即時、高精度場景理解的顛覆性意義。
這完全跳出了傳統視覺SLAM的框架。
“BEV空間表徵”...“Occy Grid”...
這不就是他夢寐以求的、能完美支撐L3以上導航的底層環境模型嗎？
顧南舟嘴巴己經張成了一個“O”型，臉上滿是震撼。
那些複雜的數學符號和公式彷彿在他眼前自動飛舞、組合、推演。
Transformer的注意力權重如何分配？
跨模態資訊如何最優融合？
三維空間表徵的數學表達如何構建？
巨大的挑戰感讓她頭皮發麻，但隨之湧起的，卻是想要立刻投入其中去征服的興奮！
老闆指出的這條路，是離散數學與深度學習在自動駕駛領域最美妙、也最富挑戰的交匯點！
陳奇驚，這個從特斯拉Autopilot核心團隊被挖回來的規劃決策專家，一首面無表情的臉上，此刻也出現了劇烈的波動。
他的目光銳利，在白板上的架構圖和陳默之間來回掃視。
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