我寫的自傳不可能是悲劇！
“喂喂！這語音智能助手智能的有些太假了吧？”
“就是，當我們沒用過小度小愛小精靈啊？”
“實錘了，這肯定是個‘人工’智能。”
“有本事把客服叫出來啊！”
“大家理解一下，為了節目效果，提前準備幾個問題烘托一下氣氛而已，多大點兒事兒！”
“製造噱頭沒跑了，上去那個肯定也是狗托吧？”
聽著下麵眾人的議論，車裡的記者翻了個白眼。
是不是狗托，他自己還不清楚嗎？
看剛剛那樣子，回複幾乎無延遲，很難想象是後台的“人工客服”現場編答桉然後轉化成機器人語音回複可能有的速度。
光打這些字都不止這點時間了，總不至於對方是隻觸手怪吧？
這隻“八戒”……有點邪門兒啊……
相比於眾人的注意力一下被“八戒”吸引，小朋三人卻是臉色凝重。
外行們，你們的關注點很明顯歪了好麼！
價格！價格才是關鍵啊！
“對方剛剛說多少來著？698？”小朋同學一臉便秘的看向兩名同伴。
“是不是搞錯了？這價格能賣？就算用最次的材料，這價格都虧到姥姥家了吧？”
“關鍵是輔助駕駛設備，這才是成本大頭！光一個激光雷達就五六萬了！”
三人滿頭霧水，一臉茫然。
對方這價格要是還能有毛利，那整車生產成本得多低？
總不至於買激光雷達送車吧？
“呃……你們說……對方該不會走的是特斯拉的技術路線吧？”
“怎麼可能！連我們都做不到！”
眾所周知，車輛的輔助駕駛，目前的主流技術路線分彆是攝像頭視覺、毫米波雷達、激光雷達幾種技術路線。
其中激光雷達成本最高，毫米波雷達成本大概隻有激光雷達的十分之一，而純視覺成本最低。
雖然未來自動駕駛的技術一定是“多傳感器協同”的，但是就目前而言，傳感器越簡單，成本越低，對算法和技術要求就越高，這是無法回避的事實。
特斯拉正是以“無激光雷達依賴”為基礎，強調通過對算法的優化，僅靠攝像頭+毫米波雷達來實現高級輔助智能駕駛。
它不需要知道障礙物具體是什麼，隻需要知道障礙物存在，即能執行下一步操作！
在技術實力方麵，視覺方案要想實現l2（特斯拉級彆）的自動駕駛非常困難，國內很多高科技企業都嘗試過，均沒有成功。
比如最早開始研究自動駕駛的百渡，多年探索的都是采用激光雷達+視覺的融合方案，直到2017年才開始探索純視覺技術。
倒並不是認為純視覺會比安全冗餘更大的激光雷達方案更好，完全是因為成本因素太過高昂。
幾十元的200萬素攝像頭，跟幾萬元一個的激光雷達一比較，這技術研發的動力不就來了？
而小朋同學三家新勢力，目前采用的也是激光雷達+高精地圖的入門級方案，所以設計的車型價位根本不可能低於15以下。
然而15以上的售價，還隻能實現入門級的自動駕駛，在傳統燃油車麵前毫無競爭優勢，這就是目前智能化新能源車麵臨的尷尬處境。
技術和成本，才是特斯拉依靠毛豆係列在全球範圍內大殺特殺的最大因素！
“嗬嗬！看來各位對我們今天發布會的主題有些懷疑，那這樣吧，我們再請一位嘉賓上台，體驗一下我們這款‘會說話的車’！”
這時，台上的鮑總麵對眾人“狗托”的質疑聲浪，主動提出了更換嘉賓。
“來了來了，狗托2號要出場了！”
“戲多演幾遍它也成不了真的啊！”
“就是，換人可以，不過這次可不能由鮑總你指定人選！”
“是啊，誰知道會不會又是演員啊？”
“那不如讓我來？”
眾人驚訝的看向站起來的前排身影。
那不是彆人，正是我們的小朋同學！
“咦？那不是何總嗎？”
“對啊，沒想到他也來了，在他旁邊那兩位……那不是兩位李總嘛！”
鮑總自然早就認出了前排三人，畢竟這新能源車賽道上屈指可數的就這麼幾家，大家基本也是抬頭不見低頭見。
“嗬嗬！何總願意來當這個體驗嘉賓，那就最好不過了。
應該沒有人覺得，何總會跟我串通一氣吧？”
“不會不會！何總我們絕對信得過！”
終於有一個身份地位被大家認同，絕不會當狗托的人站出來，一眾記者和來賓自然紛紛支持。
“多謝！”
小朋同學上台，道謝後接過上一位“嘉賓”遞過來的話筒。
不過他沒有第一時間進入駕駛室，反而是繞著這台“聖豆士”轉了兩圈……
“前後兩個攝像頭，集成adas預警和內外行車記錄儀……”
經過一番細致觀察，小朋同學臉色有些抽搐。
這配置……不是一般的低，而是太低了……
作為造車人士，他對新能源車的構造自然是異常熟悉，不說庖丁解牛，一眼基本也能判斷個七七八八。
可是……彆說激光雷達了，毫米波雷達的安裝痕跡都沒有見著。
那對方這自動泊車到底是怎麼實現的？
總不至於是純視覺吧？
他忍不住看了一眼鮑總，眼神有些古怪。
當下也不說話了，直接就坐進了駕駛室。
“八戒，請問本車的處理器相關配置是什麼？”
出乎眾人預料的是，他問的第一個問題根本不是測試這個語音交互智能的，而是打探汽車配置。
場中有不少人不明所以，但下麵兩個同伴卻是連連點頭。
小朋同學，這一下就問到了關鍵！
你好，本車主要采用了因特爾公司的芯片作為關鍵算力支撐。
包括因特爾ato處理器、因特爾ovidi視覺處理器、因特爾altai無線通信模塊。
除此之外，還搭載了瑞薩電子的cu控製芯片和艾立信的通信模組。
就這？！
小朋同學看了一眼鮑總，眼神更加古怪了。
這種垃圾配置，也想搞輔助駕駛？開玩笑呢！
這要能成，那對方這就不僅僅是走的“純視覺”，還特麼的需要“低算力”！
毛豆係列都得加個毫米波雷達和高級芯片呢……
這個老六……該不會真的是在發布會上搞虛假宣傳吧？
這麼多記者朋友呢喂！
真當國家不抓企業家啊？
“嗬嗬！我倒是不知道，這種低算力配置也能完成輔助駕駛功能，請問你們是怎麼做到的呢？”
在自動駕駛中，‘自動泊車’屬於低複雜性簡單場景。
另外，正如您所說，我們的運算配置在市場上並不屬於先進範疇，因此隻能在低速狀態下完成這一場景運算。
這從一定程度上彌補了硬件上不足。
“呃……”
低速彌補低算力，邏輯上好像沒毛病，但完全沒有說到點上。
“這麼說，這款車已經做到了‘純視覺’的自動泊車技術咯！”
小朋同學在“純視覺”三個字上加重了語氣。
聽到這裡，眾人哪裡還會不明白小朋同學是醉溫之意不在酒，完全就是在借著體驗“會說話的車”，去探人家“自動泊車”的老底啊！
是的，您的理解無誤！
“嘩~”台下立刻一陣驚呼。
沒想到，這“智能語音助手”居然還當場承認了！
“嗬！”
顧及這是人家的現場發布會，小朋同學這才沒有當場冷笑出聲，卻是轉頭看向一旁的鮑總。
“鮑總，您是否也認同您這位……‘智能助手’的觀點？”
“呃……”
鮑總摸了摸鼻子。
一開始我跟你一樣，也是不認同的，更覺得對方是在異想天開。
奈何人家技術已經給你湖在臉上了，不認不行啊……
“何總，我剛剛說了，這套‘天璿’係統並不是我們公司的產品，屬於戰略合作方的技術支持。
所以對於技術細節，我肯定沒有你這個專家懂。
要不……你繼續問問看？”他指了指車子。
小朋同學抽了抽嘴角。
問個屁啊問！
這是老板都編不下去了，隻能由專業人士來了對吧？
好！我倒要看看你們能編出個什麼花樣來！
“這位……八戒，那你能不能跟我說說，你們是怎麼解決低算力下複雜停車環境中，障礙物檢測和跟蹤算法的。”
基於深度學習，結合了經典ssd以及yolo算法，但進行了深度優化。
“咦？”小朋同學沒想到對方居然能給出這麼專業的回答。
“那針對ssd，你們具體進行了什麼優化？”他不信邪的又問道。
主要優化的是vgg16的卷積部分，使其可以使用預訓練好的vgg16網絡權重，並對其他數據集進行遷移學習，提高模型的通用性。
實測之後，在單shot物體檢測任務上，具有較高的檢測速度和良好的檢測效果。
具體優化流程為
l{cls}\fra}\su{n}{i}l{cls，i}……