第304章 慕尼黑之约（1/2）
德国巴伐利亚州，慕尼黑。
清晨七点的城市还没完全苏醒，但慕尼黑市政厅后街的一栋五层建筑里已经灯火通明。这里是星海欧洲研发中心自动驾驶项目组所在地，玻璃幕墙上用德语写着：“未来交通实验室——中德联合研究计划”。
实验室三楼的控制中心，巨大的环形屏幕占据了整面墙。屏幕上分割成一百个小窗口，每个窗口都是一辆星海02汽车的内外实时画面。这些车辆正行驶在慕尼黑的大街小巷——从繁华的玛丽安广场到狭窄的阿尔特施塔特老城巷道，从车流密集的环形路到限速三十公里的居民区。
“L5-07号车，前方检测到自行车骑手突然转向，执行避让预案B3。”
“L5-12号车，遭遇无红绿灯路口，礼让右侧公交车后安全通过。”
“L5-45号车，雨量传感器监测到中度降雨，已自动切换湿滑路面驾驶模式。”
工程师们的德语指令在控制室里此起彼伏。项目负责人陈宇飞站在指挥台前，这位三十八岁的清华大学博士在自动驾驶领域深耕十五年，三年前被林澈从百度阿波罗项目挖来。此刻他紧盯着中央大屏上的汇总数据，眉头微微蹙起。
旁边站着的是德方联合负责人，前宝马自动驾驶部门首席科学家弗里德里希·施耐德博士。这位白发苍苍的六十二岁老人扶了扶眼镜，指着屏幕上一个闪烁的黄色标记：“陈，L5-33号车在威廉姆斯街转角处犹豫了2.3秒。这是今天第七次类似情况。”
陈宇飞调出数据回放。画面显示，一辆星海02在老城区狭窄的街道转角遇到一辆违规停放的快递车，车辆在距离快递车三十厘米处停下，系统运算了2.3秒才决定倒车五米绕行。
“决策逻辑没问题，”陈宇飞说，“但反应时间超出了我们的设计上限。德国交通法规要求转弯时必须保证三米以上的安全距离，系统在严格执行这个规则——哪怕实际空间足够通过。”
“这就是问题所在。”施耐德博士用德语说，“在德国，规则是第一位的。但在现实交通中，人类司机会根据经验判断——如果空间确实够，哪怕只有三米零一厘米，也会选择通过。你们的系统太‘死板’了。”
控制室里安静了几秒。来自中德两国的工程师们互相看了一眼，眼神里都有无奈。
这是自动驾驶项目落地欧洲三个月来遇到的最棘手问题：不是技术不够先进，而是技术太“严谨”了。星海的L5系统严格按照各国交通法规编程，在路况复杂的真实城市环境中，反而显得笨拙。
“数据出来了。”数据分析师喊道，“今天上午六小时的测试，一百辆车累计行驶一万二千公里，发生了四十二次‘过度谨慎决策’，平均每辆车每行驶三百公里就会出现一次。虽然都安全处理了，但……”
“但乘坐体验不好。”陈宇飞接话，“乘客会觉得这车开得像个新手。”
更严峻的是，按照慕尼黑市政府的要求，这次全域试点必须在一个月内达到“零人工接管、决策流畅度接近人类优秀司机”的标准，才能获得欧盟交通部的正式认证。如果通不过，星海的L5系统在欧洲的商业化落地将至少推迟两年。
而时间，只剩下二十三天。
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同一时间，合肥，星海全球指挥中心。
林澈正在与慕尼黑市长办公室进行视频会议。屏幕对面是慕尼黑市长迪特·赖特尔，以及欧盟交通部的一位高级官员玛蒂娜·科赫。
“林先生，测试数据我们看到了。”科赫女士的英语带着标准的布鲁塞尔口音，“安全性无可挑剔——零事故、零违章，这在自动驾驶测试史上是创纪录的。但是……”
她调出一段视频，是德国《明镜周刊》记者做的体验报道。画面中，记者乘坐的星海02在遇到一个没有停车标志的小路口时，完全停下等待了五秒，确认所有方向都无车后才通过。而后面的人类驾驶车辆不耐烦地按响了喇叭。
“民众的反应不太积极。”赖特尔市长接过话头，这位六十五岁的政治家以务实着称，“市民们说，如果自动驾驶比人类开车还慢、还谨慎，为什么要接受它？”
林澈靠在椅背上，手指轻轻敲击桌面。会议室里除了他，还有刚刚结束柏林工厂改革、调回总部担任全球制造副总裁的张明远，以及新任命的欧洲区总裁马克斯。
“数据我看了。”林澈用流利的英语回答，“问题确实存在。但我想先问两位一个问题：自动驾驶的首要目标是什么？”
“安全。”科赫不假思索。
“效率。”赖特尔几乎同时说道。
两人对视一眼，科赫补充道：“安全是前提。”
“我同意。”林澈点头，“那么，当安全和效率出现暂时性矛盾时，我们应该选择哪个？”
会议室安静了。马克斯在笔记本上快速记录，张明远若有所思。
赖特尔市长开口：“理论上应该选择安全。但现实中，如果效率损失太大，公众不会接受。这就是政治现实。”
“所以我有一个建议。”林澈坐直身体，“给我们两周时间，对决策算法进行重大升级。不是降低安全标准，而是加入‘场景化决策模型’——让系统学会在不同场景下，平衡安全和效率。”
“具体怎么做？”科赫问。
“我们需要更多数据。”林澈调出一份文件，“目前一百辆测试车的数据量还不够。我请求将测试车队扩大到三百辆，覆盖慕尼黑所有行政区。同时，开放部分测试车给市民预约体验，收集他们的反馈和主观评价。”
赖特尔皱眉：“三百辆？林先生，这需要市议会特别批准，而且保险——”
“所有新增车辆的保险由星海全额承担。”林澈打断他，“如果发生事故，星海承担全部责任，包括对第三方的高额赔偿。此外，星海愿意向慕尼黑市支付每天十万欧元的‘城市道路资源使用费’，为期一个月。”
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。”
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