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特斯拉的KPI更多是减少接管率、提升舒适性。
他从未如此赤裸裸地、被一个如此高位的人,用“生存率”这把沾血的尺子,来衡量自己每一行代码的价值!
那0.1%的数字,此刻像一块烧得通红的铁,烫在他的神经上。
办公室内,雪松的冷香似乎更浓了。
陈默静静地等待着,目光如亘古不变的寒潭,深不见底。
他没有催促,但那股无形的压力,却随着时间的推移,成倍地增加,沉甸甸地压在两个从万里外归国的顶尖工程师心头,几乎让他们窒息。
这场关于技术与生命终极价值的“死亡面试”,才刚刚进入最残酷、也最核心的篇章。
时间仿佛被那沉重的压力拉长了,每一秒都像在粘稠的胶质中艰难跋涉。
办公室里很安静,李飞鹏仿佛能听到自己有些失控的心跳声。
对面,陈默的脸在背光中显得有些模糊,唯有那双眼睛亮得惊人,牢牢锁定着他。
那0.1%的生存率问题悬挂在他思维的悬崖边。
他张了张嘴,喉咙干涩得发不出声音。
实验室里引以为傲的99%识别率,在陈默描述的“强光眩目+大雨模糊+扬尘衰减”多重失效地狱模式下,显得那么脆弱不堪。
他脑中飞速闪过无数技术方案:
多模态传感器冗余?
异构特征融合?
基于场景自适应的置信度阈值动态调整?
甚至......引入车路协同(V2X)的上帝视角?
但每一个念头升起,随之而来的就是巨大的工程挑战和落地的不确定性。
如何量化保证95%?
误差降低0.1%意味着可能多挽救一条生命?
这沉甸甸的伦理重量,几乎要压垮他纯粹的工程师思维。
“陈...陈总,”李飞鹏的声音带着一丝不易察觉的颤抖,他强迫自己冷静下来,手指无意识地敲击着桌面,那是他深度思考时的习惯。
“在多重失效模式下保证95%的识别率...这需要系统级的鲁棒性设计,绝非单一算法模块能独立承担。”
他深吸一口气,努力将思维从震撼中抽离,回归技术逻辑:
“首先,硬件层面,需要最大化异构传感器冗余(摄像头、激光雷达、毫米波雷达)的独立性,确保单一传感器失效或被干扰时,系统仍有可靠输入。
其次,在特征融合层,不能简单加权平均,必须引入基于失效模式在线诊断的动态融合策略。
例如,当摄像头置信度因强光骤降时,立即提升激光雷达点云在BEV空间构建中的权重......”
他越说越快,思路逐渐清晰,仿佛在绝境中找到了一条荆棘小径:
“更重要的是,需要构建一个覆盖极端场景的‘感知能力边界地图’。
系统需要实时评估当前环境组合下,自身感知能力的极限在哪里。
当评估显示关键目标(如横穿小孩)识别置信度已逼近或低于95%的安全阈值时,系统必须主动降级,触发更保守的驾驶策略,比如强制减速、扩大安全边界。
甚至......请求人工接管。
这0.1%的提升,或许就来自对自身‘无知’的清醒认知和果断的保守决策。”
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