“特斯拉？他們的‘自動駕駛”本質上還是個增強型定速巡航，彎道大一點就要求你接管！我們引以為傲的自動泊車？上帝保佑它別刮花輪轂撞上路肩！就算你們的紅旗hq3完成了高速全程測試，那也是做了無數前提限制，在理想條件下完成的壯舉，放到真實的城市複雜路況，它就是個需要保姆的嬰兒！”

他指著螢幕上穿梭於車流、雨霧和複雜路況中的s1影象：

“而這個！它展示的不是實驗室的“玩具”，不是特定場景的‘演示”，是在真實的、混亂的京城晚高峰中，作為一個量產車功能！它的感測器方案是什麼？”

“雷射雷達？成本高得離譜，體積巨大，根本不可能量產裝車！攝象頭？單目、雙目？當時的圖象識別演算法怎麼可能在動態、複雜、光照變化劇烈的環境中，做出如此精準、快速、近乎‘老司機’般的預判和決策？！”

旁邊工程師一直沉默地記錄著，此刻也抬起頭，眼鏡片後的目光充滿了迷茫：

“他們提到了‘雲端算力’驅動，由‘小梅”支援，雲端提供強大的模型運算，車輛端接收指令執行這個模式我們能想象，但是”

他停頓了一下，似乎在查詢準確的詞彙：

“延遲！可靠性！感知與決策的即時性！車輛在高速移動中，面對瞬息萬變的環境，毫米級的延遲都可能致命！他們的車端感測器是如何在瞬間捕捉到足夠精確、全面的環境資料？”

“‘小梅”在雲端是如何以近乎零延遲的速度處理這些海量資料，做出比人類更優的決策，並將指令精準無誤地傳回車輛控制系統？這中間需要多麼恐怖的通訊頻寬、多麼強大的邊緣計算能力、多麼無縫的系統整合？這已經不是‘有算力’就能解釋的了！這簡直違背了我們對當前硬體水平、通訊技術、系統架構和ai成熟度的所有認知！”

另一位來自底特律的資深車輛動力學專家，羅伯特，皺著眉頭：

“還有執行層面，影片裡那輛車變道的時機、切入的角度、加減速的線性度·流暢得象一個經驗豐富的賽車手，即使雲端決策完美，車端的執行機構如何能如此精準、快速、平穩地響應？”

“這涉及到車輛的線控技術、各執行器的響應速度和協調控制演算法這又是一個深不見底的技術鴻溝，時光彷彿憑空變出了一套成熟、可靠、高效能的線控底盤系統，而這同樣是各大巨頭正在艱難攻關的堡壘。”

馬克痛苦地揉著太陽穴：

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