市场上让消费者来帮AI积累学习。
就会出现眼前的结果。
强哥跟群里的各位校领导寒暄几句，注意到秭小伟怎么亚麻呆住，接过手机一看就明白：“他们这套技术很可能要出大纰漏……”
秭小伟马上凑近咨询。
强哥跟程大嘴打了多少年交道了，他就卖数码产品起家的，所有程大嘴的巅峰战绩也基本都是在京西打出来的，毕竟以遥遥领先在国内算是最贵一档的手机，肯定在京西买才更让人放心。
“他们每年的科研投入全国之冠，科研力量也是最多最强的，所以他们搞这套方案本质上就是堆工程师堆规则……”
说着拿自己手机在面前茶几上模拟：“自动驾驶的原理，无非就是环境感知、决策规划、控制执行这三个模块，无论用激光头、摄像头、雷达，反正先看到，再运算决定加减速避让刹车，最后执行，就是我们人类的看到、想到、做到，哪个最关键，难度最大？”
秭小伟肯定是学霸：“当然是决策规划，这是智能的核心，怎么采集和怎么执行反而很简单。”
“对，问题就出在这里，一是车机运算反应得过来吗，三个步骤中间反应稍微慢点就出车祸了，这都是毫秒级的反应，信息在三个模块之间传输始终有延迟，并且有可能在信息传输的过程中导致数据缺失，从而带来一些安全隐患。”
强哥在这方面确实是行家：“二是瞬息万变的环境感知进来，到底是什么，这运算量就太大了。”
说着还点点手机图片上的车祸照片：“你搞工业制造，就知道早期自动化工厂料车，是顺着地面的控制线在走，这很初级简单，因为环境简单，公路上的雷达探测，激光头探测，摄像头探测各种采集那是多大的信息量了，最关键是车道线、红绿灯、交通规则这些全都要塞进去，整个运算就越来越庞大，思考决策就越来越复杂。”
秭小伟都听出来：“所以他们用的这套不停往里面堆规则的方法，就是面多了加水，水多了加面？”
强哥重新拿自己的手机：“我这半年也经常去花旗嘛，特斯拉已经换了途径，不搞这么复杂，用大模型技术在大量的驾驶数据中学习人怎么开车，寻找驾驶的规律，就直接套用AI学习技术，这个场景你上次怎么开的，我就怎么开，你过路口减速，我也减速，直接学老司机怎么开车，而不是根据一条条规则来开，这技术好不好还得验证，但起码在传统思路上又开辟了新路线。”
可重点来了，他资本家的一面露出来：“做科研为什么烧钱，错了就换思路，之前的投入就当买了教训，但企业不行，前面这么多投入，产品设备，系统总线都按照这个思路来的，难道全部召回更换硬件？这时候前期投入越大，硬件成本越高，相对做得越好的，反而就被架起来进退维谷，怎么办？大多数企业只能选择硬着头皮继续走，因为承担不起从头再来的成本。”
秭小伟能听懂，就像他对几家新势力造车，从来都没正眼看过尉来，哪怕戴安妮停在山脊的第一辆新能源车，也是激发了秭小伟对新能源兴趣的车就是尉来。
但18年就上市销售，可能十年前就确定的换电技术，是那会儿没多少电桩，充电时间过长，电池容量也不够的好点子。
放到现在就成了鸡肋，越来越说不通消费者为巨大的换电网络成本买单。
企业还不得不硬着头皮走下去。
每年岁末开始讲故事要饭的梗已经在业内都传遍了。
“但……老程他们的技术力量还是能搞定吧？”
强哥想了想点头：“我也相信他们有这个实力，但前提就是得做大量的测试改进。”
那就是大量的车祸积累了。
因为本该在企业内部做的测试，现在被大力鼓吹上市，就不得不承受这柄双刃剑的杀伤力了。