“第二，预测与规划模块的transforr化。”卞金麟目光扫过年轻的顾南舟。
“南舟团队主导，正在将transforr强大的序列建模和长距离依赖捕获能力，引入行为预测（预测周围车辆\/行人轨迹）和运动规划（生成自车安全、舒适、符合交规的轨迹）模块。
初步实验表明，在复杂交互场景（如无保护左转、环岛通行）下，其生成轨迹的合理性和安全性显着优于传统基于规则或简单lp网络的方法。
这是提升高速noa和未来城区noa上限的关键。”
顾南舟推了推眼镜，小脸上满是认真，用力点了点头。
“第三，数据闭环系统搭建。”卞金麟语气凝重：
“这是智能驾驶进化的生命线。
我们正在构建覆盖‘车端数据采集-加密回传-云端分布式存储与处理-场景挖掘与问题诊断-仿真场景生成-模型训练\/评估-ota更新’的完整闭环。
首批路测牌照的获取至关重要，意味着我们能合法合规地在鹏城开放道路采集宝贵的ercase（极端场景）数据。
目前云端数据处理平台已初步搭建，标注工具链在完善，仿真引擎基于carla和自有场景库在扩展。
这是长期投入，占比约15%。”
汇报完毕，卞金麟看向徐平和姚尘风：
“徐总，姚总，以上就是智能驾驶产品线围绕启界5量产目标和未来演进的技术布局与进展。
核心挑战在于：量产l2.5功能的最后10%体验打磨、bev感知的实时性突破、以及数据闭环的规模化和效率提升。
资源上...确实非常紧张。”
他最后一句，点出了关键。
会议室内陷入短暂的沉默。
进展是喜人的，但挑战也是巨大的，尤其是时间窗口如此紧迫。
至于卞金鳞为什么没看向陈默，还得从一周多之前的一个会议说起。
当时卞金鳞刚做完技术路径的汇报，就听到了一个声音。
“卞总，”陈默的声音不高，却清晰地回荡在寂静的会议室里，他的目光落在卞金麟身上。
“刚才你们汇报的感知融合方案，核心是不是还在沿用‘前融合+后融合’的传统架构？
激光雷达点云、摄像头像素、毫米波雷达目标，先各自做目标识别和轨迹预测，然后再进行时间戳同步和决策层融合？”
卞金麟被问得一愣，下意识地回答：“是...是的，陈总。这是目前行业主流，也是相对成熟的方案，特斯拉的hydra、小鹏的xpilot3.0架构都是基于这种思路做优化...”
“主流？成熟？”陈默打断了他，嘴角似乎勾起了一个极淡的弧度。
他起身走到白板前面，没有回头，背对着所有人，手中的黑色马克笔已经毫不犹豫地落在了白板上。
笔尖划过光滑的板面，发出沙沙的轻响。
陈默手腕沉稳，线条流畅而肯定，没有丝毫犹豫。
一个简洁却完全不同于传统感知架构的图形框架迅速在他笔下成型。
“把摄像头采集的原始视频流（rawvideo），”陈默一边画，一边清晰地说道，声音不大，却字字如锤，敲在每个人的神经上，“直接输入到一个统一的、基于transforr架构的编码器（ender）。”
他在白板左侧画了几个代表摄像头的抽象符号，用箭头指向一个代表神经网络的大方框
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