“Stage 3和Stage 4暂不开放，但所有感知硬件全部预埋，八颗摄像头、五颗毫米波雷达、十二颗超声波雷达。”
周维民往后靠了靠椅背。
“怎么没有激光雷达？”他忽然问了一句，
“我上次看一个报告，说是搞自动驾驶的都得装激光雷达，你那个感知方案里头，我翻了一遍没看到。”
顾屿挑了一下眉毛。周维民的功课做得比他想象的细。
“不装。”
“现在全球能量产车规级固态激光雷达的厂商，一个都没有。市面上卖的全是机械旋转式的，一颗就大几千美金，还娇贵得很。温差一大容易漂移，灰尘一多容易遮挡，震动一厉害精度就打折。搁实验室里是好东西，搁量产车上就是个烧钱的花瓶。”
顾屿摊了摊手。
“我塞两颗激光雷达上去，车的成本涨好几万。这几万最后摊到谁头上？消费者头上。多花这几万买了个动不动罢工的东西，消费者不骂我才怪。”
周维民没有接话，但他的表情明显松了。这小子不是那种什么新技术都往上堆的疯狂技术派，脑子里装的是账本。
“所以我们走摄像头加毫米波雷达的融合方案。”
顾屿用手指在桌面上画了个圈，
“视觉感知的骨干网络是九天AI实验室自研的。再配上毫米波雷达做距离和速度的冗余校验，Stage 1和Stage 2的场景完全够用了。”
他停了停。
“至于激光雷达，我不是不用，是不急着用。等三到五年，固态方案成熟了，价格从几万降到几千甚至几百，到时候我再上。硬件预留的接口已经在车上了，到时候加装或者新车标配都行。”
周维民点了点头，手指又开始在桌面上轻轻敲了。
“那你那个Stage 3、Stage 4，你打算什么时候做到？”
“十年。”
顾屿说这两个字的时候没有任何犹豫。
“十年之内，摄像头分辨率会翻好几倍，车载芯片的算力会从一百TOPS涨到上千TOPS，激光雷达的成本会降到今天的十分之一。同时我们的算法模型会从ResNet迭代到更强大的架构，决策规划也会从规则引擎过渡到端到端的神经网络方案。等这些条件全部到位，城市领航就不再是
本章未完，请点击下一页继续阅读！