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第848章 启界进展2（第2页）

相比bileye方案，算力提升4倍，功耗降低60%。”

他展示了一个有趣的对比：芯片散热片面积只有信用卡大小，而竞争对手产品还需要配备主动风扇。

会议室响起惊叹声。

芯片架构出身的徐平身体前倾：“良率怎么样？车规认证通过了吗？”

“首批1000套模块良率92%，已通过aec-q100认证。”

蒋雨宏自信回应，“本月开始小批量装车测试。值得一提的是。。。。。。”

他看向陈默，“陈总建议的冗余设计发挥了作用，上周有颗芯片出现软错误，备份系统立即接管，全程无感切换。”

最后展示的是实车路测视频。

搭载ads系统的m5原型车在鹏城滨海大道自主行驶，流畅完成匝道汇入、拥堵跟车、主动变道等操作。

当系统在暴雨中稳稳停在校车后方时，几位部门负责人不自觉鼓起掌来。

视频右下角实时显示着系统决策逻辑：当检测到校车闪烁停车灯时，系统不仅减速，还自动向左侧偏移了0。5米。

这是陈默根据“校车避让法则”提出的安全策略。

“目前主要挑战是长尾场景。”蒋雨宏切换到最后页。

“特别是中国特有的异形交通参与者，比如拉管子的三轮车、移动早餐车等，系统识别率只有83%。

上周在宝安测试时，有辆卖烤红薯的三轮车被误判为静止障碍物，导致不必要的急刹。”

“解决方案呢？”徐平追问。

这个问题很关键，误判可能导致用户对系统失去信任。

“我们建立了百万级场景库，通过强化学习持续优化。”卞金麟展示数据平台。

“每天云端处理超过100万公里虚拟里程。另外。。。。。。”

他看向陈默，“陈总建议的众包数据采集方案已上线，首批100台测试车每天回传3pb数据。有个意外收获：我们发现外卖骑手的行驶轨迹是预测城市交通流的绝佳样本。”

陈默微微颔首。

这个方案借鉴了前世特斯拉的影子模式，

但更符合中国路况。

他注意到徐平眼中闪过赞许光芒，这种低成本获取真实数据的智慧，正是华兴最擅长的。

相比之下，前世这个时期的特斯拉还在依赖北美数据训练中国场景，水土不服现象严重。

会议进行到质量控制环节时，一场更贴近现阶段实际目标的冲突爆发了。

质量运营部部长雷厉展示的ppt上，赫然标注着17项待解决缺陷，其中5项被标红，每一项都附有详细的故障日志、复现条件和风险评估。

“当前最令人担忧的是电控系统在极端条件下的偶发通信丢包。”

雷厉的语气和他名字一样严肃。

“在-30°c冷启动和85°c高温高湿双重应力测试中，域控制器与bms（电池管理系统）间在过去四周出现了4次can

fd总线通信中断。

虽持续时间仅毫秒级且备份仲裁机制及时介入，未导致功能降级，但违反了asil-d功能安全标准中关于通信链路可靠性的要求。”

他展示了一幅令人心惊的故障树分析图（fta），根源直指一颗电源管理芯片的底层驱动缺陷。

所有目光投向陈默。

毕竟这是他分管的领域。