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第304章 慕尼黑之约(2 / 4)

视频对面,两位官员交换了眼神。每天十万,一个月三百万欧元,这对于慕尼黑这样的城市不是小数目。

“还有,”林澈加重筹码,“如果试点成功,星海承诺在慕尼黑投资建设欧洲首个l5自动驾驶数据中心,创造至少五百个高薪工作岗位。同时,向慕尼黑工业大学捐赠一千万欧元,用于自动驾驶与智慧城市联合研究。”

筹码一个比一个重。

科赫沉默片刻:“我需要向布鲁塞尔汇报。但原则上……如果你们能在两周内解决决策流畅度问题,扩大测试规模是可能的。”

“两周。”林澈重复这个时间,“我亲自去慕尼黑,和团队一起攻关。”

视频会议结束。张明远忍不住问:“林总,两周时间太紧了。算法升级通常需要两到三个月的迭代周期——”

“常规方法不行,就用非常规方法。”林澈站起身,“马克斯,订最近一班飞慕尼黑的机票。张总,你也一起去。柏林工厂的改革经验,也许对解决算法问题有启发。”

“算法和工厂管理有什么关系?”张明远不解。

“本质都是‘系统优化’。”林澈已经开始收拾文件,“柏林工厂的问题是什么?是用中国的效率标准去套德国的质量文化。慕尼黑的自动驾驶问题呢?是用绝对的安全算法去套复杂的人类交通行为。两者都是‘标准’与‘现实’的错配。”

他拿起外套:“解决方案也相似——不是强行改变现实,也不是放弃标准,而是找到动态平衡点。工厂找到了38小时工作制下的效率质量平衡,自动驾驶也要找到安全与效率的平衡。”

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十一月五日,慕尼黑,小雨。

星海研发中心的会议室里坐满了人。中方团队三十人,德方团队二十人,加上林澈带来的五人专家组,会议室里挤得水泄不及。白板上写满了公式和流程图,咖啡机旁的纸杯已经堆成小山。

陈宇飞汇报了整整两小时的技术难点,最后总结道:“问题的核心是,我们的决策模型基于‘确定性逻辑’——如果a,则b。但真实交通充满了‘概率性判断’——如果a,有70的可能性需要b,但还有30的可能性可以c。”

施耐德博士补充:“人类司机靠的是经验和直觉。看到一个窄路口,老司机会瞬间判断‘能过’还是‘不能过’,而我们的系统需要完整测量、计算、再决策。”

林澈听完,走到白板前,拿起马克笔。

“我们换个思路。”他在白板上画了两个重叠的圆,“左边这个圆叫‘绝对安全区’,右边叫‘效率最优区’。之前的算法只追求左边这个圆,现在我们要找到两个圆的重叠部分——既安全又高效的‘平衡区’。”

他转向技术团队:“怎么找?用数据。但不是我们现在的测试数据,而是人类司机的驾驶数据。”

“您的意思是……”

“采集一万名慕尼黑优秀出租车司机、公交车司机的驾驶数据。”林澈说,“记录他们在各种复杂路况下的决策过程。然后,用这些数据训练我们的神经网络,让ai学习人类的‘经验判断’。”

会议室里响起低低的讨论声。这个方法理论上可行,但工程量大得惊人——采集、清洗、标注、训练,常规流程至少六个月。

“我们没有六个月,只有十四天。”林澈看穿了大家的疑虑,“所以要用非常规方法。马克斯,联系慕尼黑出租车协会和公交公司,出高价购买他们的行车记录仪数据,今天就开始。”

“陈博士,你带算法团队开发‘快速标注工具’,用半监督学习,把标注效率提升十倍。”

“施耐德博士,您德方团队负责建立‘场景分类库’,把慕尼黑所有典型路况分成一百个标准场景,每个场景给出安全阈值和效率建议值。”

任务迅速分配下去。会议室变成了战情指挥室,中德工程师们第一次真正打破了团队边界,混合编组开始工作。

林澈没有离开,他坐在会议室角落,打开笔记本电脑接入系统,开始审阅核心代码。这一幕让很多德国工程师惊讶——他们没想到这家千亿市值公司的创始人,竟然还能写代码。

“林总,您……”陈宇飞有些不知所措。

“我创业前就是程序员。”林澈头也不抬,“虽然十年没写生产代码了,但看还是能看懂的。你们去忙,我帮你们做代码审查,看看有没有可以优化的冗余逻辑。”

研发中心的灯,那晚亮了一整夜。

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七天后的凌晨四点,慕尼黑研发中心依然灯火通明。

陈宇飞眼睛布满血丝,但声音兴奋:“第一次整合测试完成了!新算法在模拟器中的表现——在保持零事故的前提下,‘过度谨慎决策’的发生率降低了82!平均决策时间从21秒缩短到08秒!”

控制室里爆发出疲惫但激动的欢呼。

但施耐德博士指着屏幕上的一个红色标记:“还有问题。看这个场景——学校区域,限速三十公里,但前方有小孩在路边玩耍。新算法的决策是减速到二十公里通过,这符合安全要求,但按照德国交规,这种情况应该停车等待。”

“人类司机会怎么选?”林澈问。

数据分析师调出采集的出租车数据:“我们采集了五十次类似场景。的司机会减速到二十公里通过,35会减速到十五公里,只有23会完全停下。”

“所以大部分人类司机选择了‘减速通过’而不是‘停车’。”林澈若有所思,“为什么?因为他们判断小孩在路边玩耍,没有突然冲上马路的意图。这是一种基于经验的‘风险评估’。”

他走到白板前,写下两个词:规则合规 vs 风险认知。

“我们的第一代算法只做到了前者。现在要加入后者。”林澈转身,“我们需要给系统建立一个‘风险动态

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