“第一個問題，”卞金鱗接過話頭，語氣平和，問題卻如手術刀般精準。
“你在特斯拉auilot v90中負責的規控模塊，在處理‘cut’（加塞）場景時，對前車意圖的預測置信度閾值是如何動態設定的？
依據是單一的跟車模型，還是融合了視覺感知的語義信息？
當視覺信號因惡劣天氣（如大雨、濃霧）出現顯著衰減或噪聲時，你的置信度模型如何避免誤判導致保守策略（幽靈剎車）或激進策略（踫撞風險）？”
問題瞬間切入auilot規控的核心痛點，且直指特斯拉飽受詬病的“幽靈剎車”問題根源。
陳奇驚精神高度集中，迅速在腦中將自己在特斯拉的工作細節過了一遍。
他詳細闡述了基于車輛動力學模型（id）、結合n提取的前車姿態語義特征（如車輪偏轉角、車身姿態變化趨勢）進行多模態置信度融合的框架，並重點說明了在感知退化時如何引入基于歷史軌跡的馬爾可夫預測作為降級方案。
他講得條理清晰，自信自己在這塊的設計是業界前沿。
然而，他話音剛落，顧南舟清冷的聲音響起了
“陳先生，你提到的馬爾可夫預測模型，其狀態轉移概率矩陣是基于歷史統計數據進行參數估計。
在極端稀疏場景下（如目標車輛首次出現且迅速切入），歷史數據不足，參數估計的方差會急劇增大，導致預測失效。
針對這種‘冷啟動’問題，你是否考慮過引入基于圖神經網絡（gnn）的車輛交互關系建模？
或者，利用非參數貝葉斯方法（如dirichlet process）進行在線自適應學習？
請簡述其可行性及在嵌入式平台上的計算復雜度邊界。”
陳奇驚的呼吸微微一滯。
圖神經網絡（gnn）在自動駕駛交互預測領域確實是前沿方向，特斯拉內部也有預研，但遠未到量產落地階段。
非參數貝葉斯在線學習？
這更偏向理論研究，實時性要求極高的車載規控系統目前幾乎不可能承受其計算開銷。
顧南舟的問題，像一把精巧的鑰匙，瞬間捅開了他理論認知與實際工程落地之間的那層窗戶紙，暴露了一個他心知肚明卻尚未完美解決的痛點。
他坦誠地承認了當前方案的局限性，並簡要探討了gnn的潛力與當前硬件瓶頸，也直言非參數貝葉斯在實時性上的巨大挑戰。
他看到屏幕那端的顧南舟快速在筆記本上記錄著什麼，臉上沒什麼表情。
蔣雨宏緊接著拋出了第二個問題，這次是關于華興dc平台。
“假設你加入團隊，負責在dc610平台上重構時空聯合規劃器。
平台異構算力翝騰npu負責bev特征提取與目標跟蹤，鯤鵬cpu負責高精度地圖匹配與定位，同時gpu資源需共享給佔用網絡推理。
如何設計你的算法模塊調度框架，確保在城區復雜十字路口場景下（感知目標＞50個），規控環路時延穩定低于100毫秒？
請具體說明關鍵路徑優化策略及可能引入的延遲風險點。”
這完全是一個基于華興自研硬件平台的實戰沙盤推演！
需要對dc架構、翝騰npu特性、實時操作系統調度有深入理解。
陳奇驚對pu算力的經驗，結合對問題的理解，嘗試性地提出基于任務優先級和資源預留的調度構想，並坦誠指出對翝騰npu特定計算單元利用率優化可能存在的知識盲區。
他看到卞金鱗微微點了點頭，似乎在認可他思路的方向。
但蔣雨宏的眼神依舊銳利，顯然對細節的深入程度還不夠滿意。
技術面的壓迫感，如同深海的水壓，一層層累積。
接下來的一個多小時，問題如疾風驟雨。
從多傳感器標定誤差在s中的傳播模型，到佔用網絡（oupancy ork）在動態障礙物軌跡預測中的不確定性量化；
從強化學習在復雜博弈場景（如無保護左轉）訓練中的獎勵函數設計陷阱，到車規級功能安全（asild）對算法冗余設計與失效模式分析（fa）的強制性要求
太多太多
蔣雨宏、卞金鱗、顧南舟如同精密配合的齒輪組。
三人輪番上陣，從算法理論、系統工程、硬件特性、安全規範等多個維度，對陳奇驚的知識儲備、工程經驗和思維深度進行了近乎“殘酷”的挖掘和擠壓。
陳奇驚調動了全部腦力應對，額頭滲出細密的汗珠。
他自認在特斯拉auilot團隊已是核心技術骨干，但在這三位華興技術巨擘的聯手拷問下，他數次被逼到認知的邊界，不得不承認“這個方向我們還在探索”、“這塊的落地確實存在挑戰”。
當蔣雨宏最後說出“感謝陳先生的時間，請等待後續通知”時。
陳奇驚仿佛經歷了一場高強度的大腦馬拉松，後背的襯衫已被汗水浸濕貼在皮膚上，手指甚至因為長時間緊繃而微微發顫。
他靠在椅背上，長長地、深深地吐出一口氣，望著天花板，第一次對“華興技術面試”這六個字的分量，有了切膚的、近乎敬畏的理解。
這哪里是面試？
這特麼分明是闖一座由技術鋼鐵澆築而成的修羅場！
就特麼離譜！
他對于自己技術的驕傲瞬間被打了個七零八落。
當然要是陳默知道他被打擊到了一定會說“是嗎？七零八落就對了，我故意的。”
同樣的“洗禮”，也降臨在慕尼黑的李飛鵬身上。
面對蔣雨宏三人組，他引以為傲的s精度、多傳感器融合框架、甚至最新的bev特征提取思路，都遭遇了前所未有的、基于華興實際硬件平台和量產需求的嚴苛挑戰。
顧南舟一個關于“在bev空間進行特征投影時，如何實時補償由車輛俯仰側傾運動及不同焦距攝像頭引起的非線性畸變，並保證特征點匹配的亞像素級精度”的問題。
這個問題結合了剛體運動學、相機成像模型和數值優化，讓李飛鵬在推導過程中卡殼了整整兩分鐘，冷汗直流。
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