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“冯董的顾虑，正是关键所在。” 陈默迎着她的目光，毫不避让，反而抛出一个精心准备的概念。
“所以，我来不是催您立刻交出一个成熟的车规SoC，而是寻求一种更深层次的‘协同定义’。”
他点开随身带来的电脑，调出一份简洁但信息量巨大的架构图，推到冯庭波面前。
屏幕上清晰地划分出四个层次：
1，最底层 - 算力基石：
“MDC计算平台。
这是智能驾驶的‘大脑’，它的算力、功耗、物理形态、接口标准、安全冗余设计...
这些硬件基石的规格定义，必须由最懂硬件极限的人来主导。
我们需要海思最顶尖的架构师深度参与，甚至主导MDC硬件平台的早期规格定义。
确保未来的ADS算法迭代、传感器融合需求，能在硬件层面找到最优解，而不是削足适履。”
2，中间层 - 神经中枢：
“车规级通信与处理模组。
负责连接传感器（眼睛）、执行器（手脚）与MDC大脑。
它的实时性、可靠性、带宽、抗干扰能力，直接决定了智能驾驶系统的反应速度和决策精度。
这需要芯片级的优化设计。”
3，赋能层 - 使能引擎：
“智能驾驶的核心算法（ADS）与智能座舱的鸿蒙OS车机版。
这是华兴的‘灵魂’。
但灵魂需要强大的躯体支撑。
算法团队必须与芯片架构师坐在一起，明确未来3-5年算法演进对算力分布（CPU? GPU? NPU?）、内存带宽、数据吞吐的硬需求。
反过来，芯片架构师也要用硬件的可能性，去激发、甚至约束算法探索的边界，避免走入死胡同。”
4，云端层 - 进化之源：
“车云协同。
OceanConnect平台收集的海量真实驾驶场景数据，是驱动算法进化的燃料。
如何高效预处理这些数据？
哪些计算在车端（MDC），哪些上传云端？
这需要芯片提供强大的本地预处理能力和高效的数据压缩/传输特性。”
“冯董，” 陈默的手指重重地点在“算力基石”和“使能引擎”之间的双向箭头上。
