“第一个问题，”卞金鳞接过话头，语气平和，问题却如手术刀般精准。
“你在特斯拉AuilotV9.0中负责的规控模块，在处理‘cut-’（加塞）场景时，对前车意图的预测置信度阈值是如何动态设定的？
依据是单一的跟车模型，还是融合了视觉感知的语义信息？
当视觉信号因恶劣天气（如大雨、浓雾）出现显着衰减或噪声时，你的置信度模型如何避免误判导致保守策略（幽灵刹车）或激进策略（碰撞风险）？”
问题瞬间切入Auilot规控的核心痛点，且直指特斯拉饱受诟病的“幽灵刹车”问题根源。
陈奇惊精神高度集中，迅速在脑中将自己在特斯拉的工作细节过了一遍。
他详细阐述了基于车辆动力学模型（Id）、结合提取的前车姿态语义特征（如车轮偏转角、车身姿态变化趋势）进行多模态置信度融合的框架，并重点说明了在感知退化时如何引入基于历史轨迹的马尔可夫预测作为降级方案。
他讲得条理清晰，自信自己在这块的设计是业界前沿。
然而，他话音刚落，顾南舟清冷的声音响起了：
“陈先生，你提到的马尔可夫预测模型，其状态转移概率矩阵是基于历史统计数据进行参数估计。
在极端稀疏场景下（如目标车辆首次出现且迅速切入），历史数据不足，参数估计的方差会急剧增大，导致预测失效。
针对这种‘冷启动’问题，你是否考虑过引入基于图神经网络（GNN）的车辆交互关系建模？
或者，利用非参数贝叶斯方法（如dirichletprocess）进行在线自适应学习？
请简述其可行性及在嵌入式平台上的计算复杂度边界。”
陈奇惊的呼吸微微一滞。
图神经网络（GNN）在自动驾驶交互预测领域确实是前沿方向，特斯拉内部也有预研，但远未到量产落地阶段。
非参数贝叶斯在线学习？
这更偏向理论研究，实时性要求极高的车载规控系统目前几乎不可能承受其计算开销。
顾南舟的问题，像一把精巧的钥匙，瞬间捅开了他理论认知与实际工程落地之间的那层窗户纸，暴露了一个他心知肚明却尚未完美解决的痛点。
他坦诚地承认了当前方案的局限性，并简要探讨了GNN的潜力与当前硬件瓶颈，也直言非参数贝叶斯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dc平台。
“假设你加入团队，负责在dc610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dc架构、昇腾NpU特性、实时操作系统调度有深入理解。
陈奇惊对dc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SLA中的传播模型，到占用网络（oceork）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（FEA）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Auilot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
