李飛鵬幾乎要拍案而起，看向陳默的眼神充滿了不可思議的欽佩。
這位年輕的技術副總裁，腦子里裝的到底是什麼？
竟對技術本質的洞察竟如此深刻！
陳默微微一笑，目光轉向負責規劃與決策的陳奇驚
“第二點，關于規劃和alc的決策猶豫問題。
奇驚，你從特斯拉帶來的pdp（預測決策規劃）框架是基礎，但特斯拉在變道時有時顯得過于激進甚至魯莽，有時又過于保守。
核心可能在于，它的預測、決策、規劃是相對割裂的模塊。”
陳奇驚神色一凜，專注地看著陳默。
他在特斯拉auilot團隊的經歷讓他深知模塊化設計的優勢與局限。
“我在想，”陳默的手指在白板上虛劃，將之前代表“預測”和“規劃”的區域猛地圈在一起。
“是否可以嘗試一種更緊密耦合的思路 —— 時空聯合規劃（spatioteet vehicles, tvs）未來行為的預測，放在一個統一的、基于優化的框架下進行聯合求解？”
“統一的框架？”陳奇驚眉頭緊鎖，陷入深思。
這個概念對他而言同樣極具沖擊力。
“對，”陳默點了點頭。
“簡單說，規劃器不再僅僅優化自車一條最優軌跡，而是同時考慮周圍關鍵車輛可能的多種行為假設（比如加速、減速、保持、變道），並為每一種行為假設賦予一個概率。
然後，在優化目標函數里，不僅要包含自車的舒適性、效率、安全性，還要顯式地包含與這些假設軌跡的交互成本（如避免踫撞的風險、變道切入時對後車的影響）。”
他頓了頓，讓眾人消化
“這樣，規劃器輸出的不僅僅是一條軌跡，而是一系列‘條件軌跡’。
如果a車加速，我這樣走；
如果a車減速，我那樣走；
如果b車突然變道，我又該如何應對。
決策（decision）被隱含在了軌跡的生成過程中，而不是作為一個獨立的、非此即彼的（變道不變道）模塊前置。
最終執行哪條軌跡，可以基于實時的感知預測更新，選擇風險最低或綜合收益最高的那條。
這或許能解決當前alc在車流復雜時‘不敢變’或‘硬變’的尷尬，讓變道行為更流暢、更擬人化，也更安全。”
“臥槽！”
陳奇驚沒忍住當著徐總和姚總的面高呼了一聲臥槽，但他渾然不覺。
只是死死盯著陳默，臉上充滿了震驚和豁然開朗的表情。
時空聯合規劃，將預測的不確定性和規劃的靈活性統一在一個優化框架內！
這思路
這思路他媽的簡直是給自動駕駛的決策規劃領域投下了一顆核彈。
完美地擊中了模塊化pdp框架在復雜交互場景下決策猶豫或魯莽的痛點！
他在特斯拉時，團隊內部也曾討論過類似模糊的想法，但從未有人能像陳默這樣，清晰、系統、一針見血地提出可行的理論框架。
“陳總…”陳奇驚的聲音有些干澀，帶著由衷的嘆服。
“這思路太精妙了，它從根本上嘗試解決交互決策的連續性和不確定性難題。
將預測的多種可能性直接內化到規劃的成本函數中，通過優化生成一系列條件策略
這比當前主流的基于規則的狀態機決策或簡單的代價函數決策，在理論上更完備，潛力巨大！
雖然計算復雜度會飆升，實時性挑戰極大，但這絕對是通往更高階自動駕駛的必經之路。
我請求立刻抽調精干算法工程師，成立預研小組！
就從alc決策優化開始啃這塊硬骨頭！”
他看向陳默的目光，已經不僅僅是尊重，而是帶著一種對技術先知般的敬畏。
蔣雨宏和卞金麟交換了一個震撼的眼神，顧南舟更是看向陳默的眼神充滿了狂熱的崇拜。
佔用網絡！時空聯合規劃！
這兩個概念，如同兩把鋒利的鑰匙，精準地捅向了當前智能駕駛研發中最深的鎖眼。
這已經超越了技術管理者的範疇，這是真正站在技術浪潮之巔的洞察力。
徐平端著紫砂壺的手停在半空，看向陳默的眼神，充滿了激賞和一種發現寶藏的驚喜。
姚塵風則完全看不到商人的精明，臉上寫滿了嘆服。
他終于深刻理解，為什麼徐平如此看重這個年輕的搭檔，甚至不惜親自下場為他爭取牌照開路。
陳默的價值，遠不止于管理，他本身就是一座移動的技術金礦。
這下陳默舒服了。
好久沒有裝了，總感覺人生當中缺了點什麼。
但是他今日有點裝逼上癮，沒有停下來的意思。
他仿佛沒看到眾人臉上的驚濤駭浪，繼續用那平淡的語氣說下去
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“第三點，關于數據閉環和影子模式。 金麟剛才提到了重要性。
我再強調一下用戶無感的數據收集能力，是智能駕駛快速迭代的王牌。 ”
他看向卞金麟
“在確保用戶隱私和數據安全合規的前提下，我們要盡快在量產車上部署強大的‘影子模式（shado ode）’系統。
它的核心是在用戶手動駕駛時，系統在後台全時運行，將自身的感知結果（比如它‘看到’的車道線在哪里、前方有什麼障礙物、它‘認為’的最佳行駛軌跡是什麼）、預測結果、規劃決策，與駕駛員實際的操作（方向盤轉角、油門剎車深度）進行實時比對記錄。”
陳默在虛空中畫了兩條並行的線，說道，“假設這邊是‘系統決策’，另一邊是‘人類駕駛’ ”。
“當兩者出現顯著差異時，比如系統認為應該減速，但駕駛員踩了油門；
或者系統認為可以安全變道，但駕駛員沒有操作。
這些‘人機分歧點’，連同當時的完整環境感知數據（圖像、雷達點雲、定位、地圖等），就是最最寶貴的黃金數據！
它們精準地指出了我們系統當前能力的邊界在哪里，哪些場景下算法失效了或者不夠好。
這些數據，比我們在測試車上刻意去跑一萬公里普通道路的價值要高百倍！
因為它們來自真實用戶、真實場景、真實決策困境！”
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