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
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