第599章 人性的拷问（1/2）

特斯拉的kpi更多是减少接管率、提升舒適性。

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。

办公室內，雪松的冷香似乎更浓了。

陈默静静地等待著，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，却隨著时间的推移，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。

这场关於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，牢牢锁定著他。

那0.1%的生存率问题悬掛在他思维的悬崖边。

他张了张嘴，喉咙乾涩得发不出声音。

实验室里引以为傲的99%识別率，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：

多模態传感器冗余？

异构特徵融合？

基於场景自適应的置信度閾值动態调整？

甚至......引入车路协同（v2x）的上帝视角？

但每一个念头升起，隨之而来的就是巨大的工程挑战和落地的不確定性。

如何量化保证95%？

误差降低0.1%意味著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，”李飞鹏的声音带著一丝不易察觉的颤抖，他强迫自己冷静下来，手指无意识地敲击著桌面，那是他深度思考时的习惯。

“在多重失效模式下保证95%的识別率...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，努力將思维从震撼中抽离，回归技术逻辑：

“首先，硬体层面，需要最大化异构传感器冗余（摄像头、雷射雷达、毫米波雷达）的独立性，確保单一传感器失效或被干扰时，系统仍有可靠输入。

其次，在特徵融合层，不能简单加权平均，必须引入基於失效模式在线诊断的动態融合策略。

例如，当摄像头置信度因强光骤降时，立即提升雷射雷达点云在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。

当评估显示关键目標（如横穿小孩）识別置信度已逼近或低於95%的安全閾值时，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。”