所有人都看向了刘洋，吴波皱着眉头道:
    “新的架构设计现在还不成熟，在现有条件下想快速的提高人工智能芯片的性能，让系统稳定运行的话是有难度的。”
    刘洋也不反驳吴波的话，还点头认同。
    “嗯，是的，吴总说得没错，我们现在的新一代人工智能芯片设计还不成熟，可能是没法现阶段用上。
    但是我们可以创造其他条件啊。
    我们都知道人工智能还有一个提高性能的途径，那就是需要更多的数据来进行训练和调教。
    而这种调教和训练不仅仅只是需要在模拟场景、封闭场地进行测试就可以了的。
    实际道路上的情况更加复杂多变，因此，我们需要收集车辆在真实环境中的停车数据。
    这些数据包括不同城市不同停车场的布局和管理规定、不同地区驾驶员的停车习惯等。
    我们现在只有最近十几万车主的数据连接到后台数据中心，说实在的，太少了。
    所以我建议把原来所有的老车型全部采集数据加入到后台数据库，这样的话才会有更多的数据拿来进行调教和训练。
    这样一来这颗人工智能芯片的性能绝对可以得到更好更快速的提高。”
    在坐的所有人都不是小白，当然知道他说的办法有没有用。
    人工智能芯片的提升确实需要大量数据进行训练和调教。
    海量数据是人工智能芯片训练模型、提升性能的关键基础。
    通过大量的数据输入，芯片能够学习到各种不同的模式、特征和规律。
    而且丰富的数据可以帮助人工智能芯片不断调整和优化模型的参数，提高模型的准确性。
    同时，大量的数据还能增强模型的泛化能力，使芯片在面对新的、未曾见过的数据时，也能做出准确的预测和判断。
    就以自动泊车为例！
    自动泊车过程中，车辆需要准确感知周围环境，包括车位的位置、大小、形状，以及周围的障碍物如其他车辆、柱子、墙壁等。
    不同的停车场环境差异巨大，有露天停车场、地下停车场，其光线、空间布局等各不相同；
    车位类型也多种多样，有垂直车位、平行车位、斜车位等。
    人工智能芯片只有通过大量的数据训练，才能学会在各种场景下准确识别这些信息。
    例如，在光线较暗的地下停车场，芯片需要根据传感器收集到的数据准确判断车位线和障碍物，这就需要基于大量类似场景的数据训练，让芯片掌握不同光线条件下的识别能力。
    并且停车场并非静态环境，可能会有行人走动、车辆行驶等动态情况。
    人工智能芯片要能够实时感知这些动态变化，并根据变化及时调整泊车策略。
    这就需要大量的动态场景数据进行训练，让芯片学会识别和预测动态物体的运动轨迹，以便在自动泊车时避免碰撞。
    而且自动泊车需要规划出一条既安全又高效的泊车路径，使车辆能够顺利地停入车位。
    这涉及到车辆的转向角度、行驶速度、刹车时机等多个因素的精确控制。
    通过大量的数据训练，人工智能芯片可以学习到不同车辆尺寸、不同车位条件下的最佳泊车路径，从而提高自动泊车的准确性和效率。
    在实际泊车过程中，车辆的传感器可能会存在一定的误差，例如雷达的测量误差、摄像头的视觉偏差等。
    人工智能芯片需要通过大量的数据训练，学会对这些误差进行修正和优化，以确保泊车路径的准确性。
    例如:根据以往的数据经验，芯片可以判断出在某个特定的停车场中，某个位置的雷达测量数据可能会存在一定的偏差，从而在路径规划时进行相应的调整。
    最后就是在自动泊车过程中，可能会出现一些特殊情况，如车位被占用、车位线不清晰、车辆故障等。
    人工智能芯片需要通过大量的数据训练，学会识别这些特殊情况，并采取相应的应对措施。
    例如，如果芯片识别到车位被占用，就需要重新搜索其他可用车位；如果车位线不清晰，芯片需要根据周围的环境信息进行推测和判断。
    总之采集到大量车主的数据拿来调教训练这科芯片，绝对是可以让这个芯片得到提升。
    在这方面是没有捷径可以走的，可不像后世某新势力，前前后后只有10万辆左右的车在路上跑，就敢说根据这些数据调教出来的辅助驾驶功能可以进入第1梯队。
    反正现在的陈长流肯定是不信的。
    仅仅只是自动泊车功能而已，种花家已经有十几万辆有倒车影像的车数据是传到后台的，但依然还没能调教到稳定。
    更何况难度更高的智驾呢。
    ...........
    陈延峰接上刘洋的话沉声道:
    “刘总，如果把之前将近30万台车的数据实时接入后台数据库，不只是要提升它们的车机问题，还要再加上一些配件。
    那么这个花费可不是三两千万就可以做到的，最起码得花三个亿以上。”
    说到这里，所有人都不出声了，因为他们现在也不知道该如何选择了，只能看向陈长流！
    陈长流没有想太久，就直接拍板了。
    “刘总，你和陈延峰做一个方案上来，我批了。
    还是那句话，我们需要争分夺秒，只要能用钱解决，就能把技术上的问题更快解决，那么我都会支持.........”
    陈长流一锤定音，这事件是直接成为定局。
    而与此同时，陈长流测试的现场视频被一些路人给上传到了网上。
    不过这些都是那些后来陈长流出现之后才拍的视频，基本上是集中在陈长流上车后和车机系统语音交互的场景。
    虽然平台还没有进行推流，种花家公关部也还没下场。
    但是陈长流这个名字所自带的流量本身就很可观，所以这些视频的播放量虽然没有达到爆的地步，但是其实也并不低。
    而引起的热议肯定是少不了。
    “这什么功能？没见过啊，用语音就能控制这些功能，好像有点酷啊！”
    “确实有点意思，在高速上就很实用。”
    “你们不觉得花里胡哨吗？按两下就能解决的事情，非得用嘴巴来讲，也没见得效率有多高啊？”
    “吁，楼上的，看了你的主页，你整天吹嘘自己的卡某拉才是适合平民大众使用的车。
    如果这些功能出现在你的卡某拉上，你现在绝对是跪舔，而不是在这里说这是花里胡哨的功能！”
    现在种花家和陈长流已经成为国内商界所有人都重点关注的对象，所以当这件事才有一点热度的时候就已经有很业内人士看到这些视频了。
    然后每一个汽车厂商都眉头皱了起来，因为这些功能他们现在根本无法做得到。
    虽然他们从评论区里面可以看到有些人说这些功能是花里胡哨的，但是他们的眼光可是和其他人不一样。
    不说其他的，就这逼格绝对是拉满。
    而种花家现在的车型全部主打的都是年轻时尚为主，而这样的功能绝对是受这个年龄段的人所欢迎的。
    他们已经可以想象的出来，当新款秦和宋上市的时候，a级轿车和紧凑型城市suv赛道的竞争将更加激烈。
    原本就是排名前列的秦和宋的销量估计还会更加好看。
    这个视频原本展示的是汽车的性能，按道理来说应该是这些车企高管担心的事。
    但是实际上有一个赛道的人看到这些视频的时候，比那些车企的高管更加脸色大变。
    ps:错字先更后改。