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需要对MDC架构、昇腾NPU特性、实时操作系统调度有深入理解。
陈奇惊对MDC的了解仅限于公开资料。
他只能凭借在特斯拉优化GPU算力的经验,结合对问题的理解,尝试性地提出基于任务优先级和资源预留的调度构想,并坦诚指出对昇腾NPU特定计算单元利用率优化可能存在的知识盲区。
他看到卞金鳞微微点了点头,似乎在认可他思路的方向。
但蒋雨宏的眼神依旧锐利,显然对细节的深入程度还不够满意。
技术面的压迫感,如同深海的水压,一层层累积。
接下来的一个多小时,问题如疾风骤雨。
从多传感器标定误差在SLAM中的传播模型,到占用网络(OCCUpanCyNetWOrk)在动态障碍物轨迹预测中的不确定性量化;
从强化学习在复杂博弈场景(如无保护左转)训练中的奖励函数设计陷阱,到车规级功能安全(ASIL-D)对算法冗余设计与失效模式分析(FMEA)的强制性要求;
太多太多。。。。。
蒋雨宏、卞金鳞、顾南舟如同精密配合的齿轮组。
三人轮番上阵,从算法理论、系统工程、硬件特性、安全规范等多个维度,对陈奇惊的知识储备、工程经验和思维深度进行了近乎“残酷”的挖掘和挤压。
陈奇惊调动了全部脑力应对,额头渗出细密的汗珠。
他自认在特斯拉AUtOpilOt团队已是核心技术骨干,但在这三位华兴技术巨擘的联手拷问下,他数次被逼到认知的边界,不得不承认“这个方向我们还在探索”、“这块的落地确实存在挑战”。
当蒋雨宏最后说出“感谢陈先生的时间,请等待后续通知”时。
陈奇惊仿佛经历了一场高强度的大脑马拉松,后背的衬衫已被汗水浸湿贴在皮肤上,手指甚至因为长时间紧绷而微微发颤。
他靠在椅背上,长长地、深深地吐出一口气,望着天花板,第一次对“华兴技术面试”这六个字的分量,有了切肤的、近乎敬畏的理解。
这哪里是面试?
这特么分明是闯一座由技术钢铁浇筑而成的修罗场!
就特么离谱!
他对于自己技术的骄傲瞬间被打了个七零八落。
当然要是陈默知道他被打击到了一定会说“是吗?七零八落就对了,我故意的。”
同样的“洗礼”,也降临在慕尼黑的李飞鹏身上。
面对蒋雨宏三人组,他引以为傲的SLAM精度、多传感器融合框架、甚至最新的BEV特征提取思路,都遭遇了前所未有的、基于华兴实际硬件平台和量产需求的严苛挑战。
顾南舟一个关于“在BEV空间进行特征投影时,如何实时补偿由车辆俯仰侧倾运动及不同焦距摄像头引起的非线性畸变,并保证特征点匹配的亚像素级精度”的问题。
这个问题结合了刚体运动学、相机成像模型和数值优化,让李飞鹏在推导过程中卡壳了整整两分钟,冷汗直流。
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