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。

接下来的一个多小时，问题如疾风骤雨。

从多传感器标定误差在slam中的传播模型，到占用网络（occupancynetwork）在动态障碍物轨迹预测中的不确定性量化；

从强化学习在复杂博弈场景（如无保护左转）训练中的奖励函数设计陷阱，到车规级功能安全（asil-d）对算法冗余设计与失效模式分析（fmea）的强制性要求;

太多太多.....

蒋雨宏、卞金鳞、顾南舟如同精密配合的齿轮组。

三人轮番上阵，从算法理论、系统工程、硬件特性、安全规范等多个维度，对陈奇惊的知识储备、工程经验和思维深度进行了近乎“残酷”的挖掘和挤压。

陈奇惊调动了全部脑力应对，额头渗出细密的汗珠。

他自认在特斯拉autopilot团队已是核心技术骨干，但在这三位华兴技术巨擘的联手拷问下，他数次被逼到认知的边界，不得不承认“这个方向我们还在探索”、“这块的落地确实存在挑战”。