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自动驾驶技术架构怎么答？

面试官：请用技术细节说明AI如何支撑自动驾驶落地？

你的回答：以英伟达端到端学习系统为例，其核心在于构建"数据采集-模型训练-仿真验证"闭环。三摄像头同步采集道路图像与转向角度数据，通过9层CNN网络（含归一化层+5卷积层+3全连接层）实现特征提取与控制指令输出。特别值得注意的是YUV色彩空间分割与GPU加速归一化设计，这直接解决了光照变化导致的图像噪声问题。模型增强阶段采用人工偏移数据扩充，有效覆盖极端路况场景。

面试官追问：如何平衡模型精度与实时性？

你的回答：需从硬件协同设计切入。例如地平线征途芯片采用高斯架构，将CNN推理延时压缩至毫秒级，同时通过算法轻量化（如MobileNetV3）实现车道线检测精度98.7%。关键在于建立"芯片-算法-场景"三位一体的优化思维，而非单纯追求模型复杂度。

产品总监视角：

面试官真正想考察的是技术可行性与商业落地的平衡能力。务必强调数据闭环的重要性——特斯拉Dojo超算中心每年处理1.4EB视频数据，这才是持续迭代的核心