“馮董的顧慮，正是關鍵所在。”陳默迎著她的目光，毫不避讓，反而拋出一個精心準備的概念。
“所以，我來不是催您立刻交出一個成熟的車規soc，而是尋求一種更深層次的‘協同定義’。”
他點開隨身帶來的電腦，調出一份簡潔但信息量巨大的架構圖，推到馮庭波面前。
屏幕上清晰地劃分出四個層次：
1，最底層-算力基石：
“dc計算平臺。
這是智能駕駛的‘大腦’，它的算力、功耗、物理形態、接口標準、安全冗余設計...
這些硬件基石的規格定義，必須由最懂硬件極限的人來主導。
我們需要海思最頂尖的架構師深度參與，甚至主導dc硬件平臺的早期規格定義。
確保未來的ads算法迭代、傳感器融合需求，能在硬件層面找到最優解，而不是削足適履。”
2，中間層-神經中樞：
“車規級通信與處理模組。
負責連接傳感器（眼睛）、執行器（手腳）與dc大腦。
它的實時性、可靠性、帶寬、抗干擾能力，直接決定了智能駕駛系統的反應速度和決策精度。
這需要芯片級的優化設計。”
3，賦能層-使能引擎：
“智能駕駛的核心算法（ads）與智能座艙的鴻蒙os車機版。
這是華興的‘靈魂’。
但靈魂需要強大的軀體支撐。
算法團隊必須與芯片架構師坐在一起，明確未來3-5年算法演進對算力分布（cpu?gpu?npu?）、內存帶寬、數據吞吐的硬需求。
反過來，芯片架構師也要用硬件的可能性，去激發、甚至約束算法探索的邊界，避免走入死胡同。”
4，云端層-進化之源：
“車云協同。
oect平臺收集的海量真實駕駛場景數據，是驅動算法進化的燃料。
如何高效預處理這些數據？
哪些計算在車端（dc），哪些上傳云端？
這需要芯片提供強大的本地預處理能力和高效的數據壓縮\/傳輸特性。”