最显眼的是中央的“数据驾驶舱”，一整面弧形屏幕上，无数数据流、三维点云图、实时视频画面如同瀑布般流动，七八位工程师坐在弧形操作台前，专注地监控着。
左侧是“硬件在环（HIL）测试区”是数台测试台架上的车辆“大脑”。
域控制器正被复杂的线缆连接，模拟着极端路况。
右侧则是“沉浸式仿真区”，工程师戴着VR设备，在虚拟城市中测试算法。
“这里是我们智能驾驶产品线的核心研发区域之一。”陈默的声音在略显空旷的实验室里响起，平和而清晰。
“主要聚焦感知算法、决策规划、控制执行，以及背后的数据闭环和仿真测试体系。”
孙立军的目光立刻被中央大屏吸引。
上面正展示着一段复杂的城区道路测试录像：车辆在晚高峰的鹏城街头自如穿行，精准识别并避让突然窜出的电动车、处理无保护左转、甚至在施工路段临时借道。
画面右下角跳动着实时数据：感知延迟＜30mS，规划决策周期＜100mS，接管次数：0。
“这是......无图方案？”孙立军忍不住走近几步，扶了扶眼镜。
“是的，孙总工。”陈默走到他身边，示意工作人员调出后台。
“基于我们自研的‘MDC’计算平台和‘ADS’2.0算法，采用激光雷达、毫米波雷达、视觉的全融合感知，不依赖高精地图，实时构建道路拓扑和理解交通参与者意图。”
他指向屏幕上一个踩着滑板车的小孩，已经被被高亮标注的弱势交通参与者。
“比如这个场景，系统不仅识别出这是一个‘人’+‘载具’的组合，还通过轨迹预测和意图识别，判断出他可能会突然转向，提前进行了温和的减速避让。
这背后是超过500万公里真实路测数据和百亿级仿真里程训练的结果。”
王援朝看着那流畅得如同老司机的操作，心中震动。
纸上得来终觉浅。
即便看过再多报告，听过再多描述，亲眼见到这种接近L3级别的城区表现，冲击力依然巨大。
这不仅仅是“功能”，而是在重新定义“驾驶”体验本身。
“陈总，这套系统的硬件配置和......成本？”李振华更关心商业落地。
“目前量产车搭载的是400TOPS算力的平台，传感器配置包括3颗激光雷达、6颗毫米波雷达、
本章未完，请点击下一页继续阅读！