在实时性上的巨大挑战。
他看到屏幕那端的顾南舟快速在笔记本上记录着什么，脸上没什么表情。
蒋雨宏紧接着抛出了第二个问题，这次是关于华兴MDC平台。
“假设你加入团队，负责在MDC610平台上重构时空联合规划器。
平台提供异构算力：昇腾NPU负责BEV特征提取与目标跟踪，鲲鹏CPU负责高精度地图匹配与定位，同时GPU资源需共享给占用网络推理。
如何设计你的算法模块调度框架，确保在城区复杂十字路口场景下（感知目标＞50个），规控环路时延稳定低于100毫秒？
请具体说明关键路径优化策略及可能引入的延迟风险点。”
这完全是一个基于华兴自研硬件平台的实战沙盘推演！
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（OCCUpanCy NetWOrk）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
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