我写的自传不可能是悲剧 第612节
几十元的200万素摄像头，跟几万元一个的激光雷达一比较，这技术研发的动力不就来了？
而小朋同学三家新势力，目前采用的也是激光雷达+高精地图的入门级方案，所以设计的车型价位根本不可能低于15w以下。
然而15w以上的售价，还只能实现入门级的自动驾驶，在传统燃油车面前毫无竞争优势，这就是目前智能化新能源车面临的尴尬处境。
技术和成本，才是特斯拉依靠毛豆系列在全球范围内大杀特杀的最大因素！
“呵呵！看来各位对我们今天发布会的主题有些怀疑，那这样吧，我们再请一位嘉宾上台，体验一下我们这款‘会说话的车’！”
这时，台上的鲍总面对众人“狗托”的质疑声浪，主动提出了更换嘉宾。
“来了来了，狗托2号要出场了！”
“戏多演几遍它也成不了真的啊！”
“就是，换人可以，不过这次可不能由鲍总你指定人选！”
“是啊，谁知道会不会又是演员啊？”
“那不如让我来？”
众人惊讶的看向站起来的前排身影。
那不是别人，正是我们的小朋同学！
“咦？那不是何总吗？”
“对啊，没想到他也来了，在他旁边那两位……那不是两位李总嘛！”
鲍总自然早就认出了前排三人，毕竟这新能源车赛道上屈指可数的就这么几家，大家基本也是抬头不见低头见。
“呵呵！何总愿意来当这个体验嘉宾，那就最好不过了。
应该没有人觉得，何总会跟我串通一气吧？”
“不会不会！何总我们绝对信得过！”
终于有一个身份地位被大家认同，绝不会当狗托的人站出来，一众记者和来宾自然纷纷支持。
“多谢！”
小朋同学上台，道谢后接过上一位“嘉宾”递过来的话筒。
不过他没有第一时间进入驾驶室，反而是绕着这台“圣豆士”转了两圈……
“前后两个摄像头，集成adas预警和内外行车记录仪……”
经过一番细致观察，小朋同学脸色有些抽搐。
这配置……不是一般的低，而是太低了……
作为造车人士，他对新能源车的构造自然是异常熟悉，不说庖丁解牛，一眼基本也能判断个七七八八。
可是……别说激光雷达了，毫米波雷达的安装痕迹都没有见着。
那对方这自动泊车到底是怎么实现的？
总不至于是纯视觉吧？
他忍不住看了一眼鲍总，眼神有些古怪。
当下也不说话了，直接就坐进了驾驶室。
“八戒，请问本车的处理器相关配置是什么？”
出乎众人预料的是，他问的第一个问题根本不是测试这个语音交互智能的，而是打探汽车配置。
场中有不少人不明所以，但下面两个同伴却是连连点头。
小朋同学，这一下就问到了关键！
【你好，本车主要采用了因特尔公司的芯片作为关键算力支撑。
包括因特尔atom处理器、因特尔movidius视觉处理器、因特尔altai无线通信模块。
除此之外，还搭载了瑞萨电子的mcu控制芯片和艾立信的通信模组。】
就这？！
小朋同学看了一眼鲍总，眼神更加古怪了。
这种垃圾配置，也想搞辅助驾驶？开玩笑呢！
这要能成，那对方这就不仅仅是走的“纯视觉”，还特么的需要“低算力”！
毛豆系列都得加个毫米波雷达和高级芯片呢……
这个老六……该不会真的是在发布会上搞虚假宣传吧？
这么多记者朋友呢喂！
真当国家不抓企业家啊？
“呵呵！我倒是不知道，这种低算力配置也能完成辅助驾驶功能，请问你们是怎么做到的呢？”
【在自动驾驶中，‘自动泊车’属于低复杂性简单场景。
另外，正如您所说，我们的运算配置在市场上并不属于先进范畴，因此只能在低速状态下完成这一场景运算。
这从一定程度上弥补了硬件上不足。】
“呃……”
低速弥补低算力，逻辑上好像没毛病，但完全没有说到点上。
“这么说，这款车已经做到了‘纯视觉’的自动泊车技术咯！”
小朋同学在“纯视觉”三个字上加重了语气。
听到这里，众人哪里还会不明白小朋同学是醉翁之意不在酒，完全就是在借着体验“会说话的车”，去探人家“自动泊车”的老底啊！
【是的，您的理解无误！】
“哗~”台下立刻一阵惊呼。
没想到，这“智能语音助手”居然还当场承认了！
“呵！”
顾及这是人家的现场发布会，小朋同学这才没有当场冷笑出声，却是转头看向一旁的鲍总。
“鲍总，您是否也认同您这位……‘智能助手’的观点？”
“呃……”
鲍总摸了摸鼻子。
一开始我跟你一样，也是不认同的，更觉得对方是在异想天开。
奈何人家技术已经给你糊在脸上了，不认不行啊……
“何总，我刚刚说了，这套‘天璇’系统并不是我们公司的产品，属于战略合作方提供的技术支持。
所以对于技术细节，我肯定没有你这个专家懂。
要不……你继续问问看？”他指了指车子。
小朋同学抽了抽嘴角。
问个屁啊问！
这是老板都编不下去了，只能由专业人士来了对吧？
好！我倒要看看你们能编出个什么花样来！
“这位……八戒，那你能不能跟我说说，你们是怎么解决低算力下复杂停车环境中，障碍物检测和跟踪算法的。”
【基于深度学习，结合了经典ssd以及yolo算法，但进行了深度优化。】
“咦？”小朋同学没想到对方居然能给出这么专业的回答。
“那针对ssd，你们具体进行了什么优化？”他不信邪的又问道。
【主要优化的是vgg16的卷积部分，使其可以使用预训练好的vgg16网络权重，并对其他数据集进行迁移学习，提高模型的通用性。
实测之后，在单-shot物体检测任务上，具有较高的检测速度和良好的检测效果。
具体优化流程为：
$ l_{cls}=frac{1}{n}sum^{n}_{i}l_{cls，i}$……】
小朋同学：“……”
所有人：“……”
听着车载音箱里传来的各种如同天书一般的数学符号和公式，所有人都懵了。
喂喂！问你做了什么优化，你稍微介绍一下就行了，没必要连技术细节和优化公式都当场念出来吧？
你们公司就没一点技术保密条例啊？
这操作……孟子没看懂，孔子没看懂，老子也没看懂。
不少记者直接心里卧槽。
我就是来写一篇有关“某新能源老牌车企最后的挽歌”新闻稿的，没想参加的是一场“自动驾驶先进技术发布会”？
一点心理准备都没有啊！
而此时的小朋同学，想的则是……
我特么要不要拿个小抄抄下来先？
没办法，这算法公式越听越像是真的啊……
“停停停！”他赶紧喊停。
“妈咪妈咪轰”一般拗口的符号公式播报终于戛然而止。
“你就这么把技术细节公开出来，真的没问题吗？”
这应该不是什么“人工客服“……人工客服不可能这么轴！
【没有问题，该技术属于刚刚申请专利并且允许公开的技术资料。
不久之后，所有人都可以在公开网站上找到最新的技术资料。