“也許我們可以嘗試在模組內部做一個帶預測功能的緩衝……”陳啟盯著白板，喃喃自語。

“預測？用什麼預測？預測不準反而引入新誤差！”王工皺眉。

“用上一幀的資料和簡單的運動模型做短時預測，結合當前幀的不確定性置信度進行加權修正。雖然不完美，但可以部分補償時序錯位帶來的誤差，至少比單純增加延遲或者直接丟棄資料要好。”陳啟快速在白板上寫下一串公式。

會議室安靜下來，所有人都看著那串公式，大腦飛速運轉。這似乎是一個可行的折中方案，雖然增加了計算複雜度，也可能引入微小誤差，但或許能在相容性和即時性之間取得一個平衡。

“試試！”王工一拍桌子，“立刻建模模擬！”

新的方案被迅速編碼，投入模擬器進行海量測試。結果喜憂參半：在大多數場景下，預警的準確性和及時性恢復到了升級前的水平，甚至在少數複雜互動場景下，因為預測模型的引入，表現還有所提升；但在極少數感測器訊號受到強烈干擾、資料抖動劇烈的極端情況下，預測模型會失效，甚至可能放大誤差。

“還不夠完美，但……可能是目前最好的解。”陳啟看著測試報告，揉了揉發脹的太陽穴。工程上的事，往往沒有最優解，只有最不壞的權衡。

“可以了。”馮高工不知何時出現在了會議室門口，他顯然一直在關注進展，“能達到這個水平，已經證明了你們聯合除錯的能力和模組的魯棒性。實際道路測試中，遇到那種極端干擾場景的機率極低。先按這個方案更新，儘快安排實車驗證。同時，你們要著手從架構層面，研究更根本的解決方案。預警模組，不能總是被動適應，要考慮如何與主系統進行更深度的、主動的協同，甚至參與部分感知資料的預處理和校驗。”

馮高工的話，為這次緊急除錯畫上了句號，也指明瞭未來的方向。陳啟和王工對視一眼，都從對方眼中看到了疲憊，也看到了一絲達成艱難共識後的釋然，以及新的、更大的挑戰帶來的凝重。

三天後，搭載了最新適配版本預警模組的“天穹”原型車，再次駛上了封閉測試場。這一次，測試場景更加嚴苛，模擬了暴雨、濃霧、強光眩目、感測器部分失效等多種惡劣條件與複雜交通流疊加的“地獄模式”。

監控大廳裡，氣氛比上次更加緊張。馮高工、楊教授、周哲悉數到場。陳啟站在後排，雙手緊握，指甲幾乎嵌進掌心。

測試開始。車輛在模擬的瓢潑大雨和瀰漫水霧中穿行，攝像頭視野模糊，雷射雷達點雲稀疏。突然，前方一輛“故障車”的尾燈在雨幕中微弱閃爍，幾乎同時，左側一輛“卡車”在變道時濺起巨大的水花，嚴重干擾了側向感知。

主系統的感知介面劇烈波動，目標識別置信度大幅下降，規劃軌跡線變得猶豫不定。

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