第305章 慕尼黑，机器学会谦让（1/2）
德国慕尼黑，清晨七点。
玛丽亚广场上的钟楼刚刚敲完最后一响，鸽群扑棱棱飞过哥特式建筑的尖顶。这座巴伐利亚首府还沉睡在周末的宁静中，但市政厅地下指挥中心里，空气紧绷得像拉满的弓弦。
林澈站在一整面弧形屏幕前，屏幕上分割着上百个实时画面——慕尼黑市中心的每一条街道，每一个路口，每一处可能发生状况的角落。屏幕右下角，红色数字跳动：**00:14:32**。
倒计时十四分钟后，人类交通史上最大胆的公开实验即将开始。
“最后确认。”林澈的声音在指挥中心里响起，平稳得听不出一丝波澜。
技术总监陈默摘下AR眼镜，眼白里布满血丝。这位星海CTO在慕尼黑已经驻扎了四个月，亲自带队完成了最后阶段的算法调校。“一百辆星海02改装车全部就位，分布在市中心二十五个集散点。车辆自检通过率100%，V2X通信网络延迟低于50毫秒，符合安全标准。”
他顿了顿，补充道：“但林总，我还是建议保留安全员。哪怕只是象征性的，坐在驾驶座上不干预也行。完全无人的L5在复杂城区运行，全球没有任何一家公司敢公开做。”
“如果保留安全员，那还叫L5吗？”林澈反问，眼睛没有离开屏幕。
屏幕上，一辆白色星海02正缓缓驶入谷物市场街。这条中世纪的石板路宽不足五米，两侧是拥挤的摊贩和早起采购的市民。车辆必须同时避让行人、自行车、手推车，还要识别临时摆放的货架。
“可是慕尼黑的交通复杂度是硅谷的2.3倍。”陈默调出数据对比图，“窄街、电车轨道、自行车专用道混行，行人闯红灯率高达7%，还有不可预测的游客行为。我们的算法在模拟环境中通过了九千万公里测试，但现实永远比模拟复杂一个数量级。”
林澈终于转过身，看向指挥中心里的所有人——星海的技术团队、慕尼黑交通局的官员、德国TüV认证机构的技术专家、还有欧盟交通部的观察员。
“各位。”他用德语开口，声音在寂静的指挥中心里清晰可闻，“我知道你们在担心什么。担心算法出错，担心发生事故，担心这场实验会成为自动驾驶技术的滑铁卢。”
他走到中央控制台，调出一份文件投影在主屏幕上。那是一份厚厚的法律文件，封面上印着德意志联邦共和国的鹰徽。
“这是德国联邦议院上周通过的《自动驾驶法（修正案）》，授权慕尼黑市开展‘L5级全无人自动驾驶商业试点’。为了这份法案，星海和慕尼黑市政府准备了两年，进行了四百二十场听证会，修改了七十三版技术标准。”
林澈的目光扫过欧盟交通部长汉斯·迈尔的脸：“部长先生，您说过，欧洲需要一次技术上的‘登月计划’，来证明我们在AI时代没有落后。今天，就是我们的阿波罗11号。”
汉斯·迈尔，这位六十岁的德国人，曾主导欧盟新能源汽车法规的制定。他缓缓点头：“林先生，欧洲相信科学，但也敬畏风险。你们的技术文档我们审核了六个月，没有发现逻辑漏洞。但理论完美不等于实践可行。”
“所以我们要实践。”林澈按下控制台上的按钮。
倒计时归零：**00:00:00**。
***
上午七点十五分，慕尼黑市中心。
卡尔·施密特，一位七十四岁的退休教师，像往常一样站在特蕾西娅街的公交站等车。他要去施瓦宾区看望孙子，每周一次，雷打不动。
但今天，公交车晚点了。
卡尔看了看手表，皱眉。这时，他的手机震动，弹出一条推送：“慕尼黑L5自动驾驶试点启动，前一千名用户免费体验。”
卡尔对新技术一向持怀疑态度。但他看了眼空荡荡的街道，又看了眼手表——如果再不出发，就会错过和孙子约定的早餐时间。
他叹了口气，用粗大的手指戳了一下屏幕。
三秒后，手机显示：“车辆已响应，预计2分钟到达。”
卡尔惊讶地抬头。几乎同时，街角转出一辆白色轿车。没有驾驶员，车窗后的座位空空如也。车辆平稳地停在公交站旁，右侧滑动门无声打开。
一个温柔的德语女声从车内传出：“施密特先生，您好。目的地已设置为施瓦宾区马克斯·约瑟夫广场。行程预计14分钟，请系好安全带。”
卡尔犹豫了三秒，还是上了车。门关闭，车辆悄无声息地启动。
他坐在宽敞的后座，好奇地打量车内：没有方向盘，没有踏板，只有面前一块屏幕显示着路线和周围环境的三维重建图。车辆正驶入路德维希大街——慕尼黑最繁忙的街道之一。
早高峰刚开始，车流如织。卡尔看到一辆自行车突然从右侧小巷冲出，他的心脏猛地一紧。
但白色轿车已经提前0.3秒开始减速，同时向左微调，与自行车保持完美的1.5米安全距离。整个过程平滑得让卡尔几乎没感觉到颠簸。
“刚才……”卡尔忍不住开口。
“监测到右侧非机动车切入，已执行避让策略。”车载AI回答，“当前车速38公里/小时，距离目的地还有3.2公里。”
卡尔靠在椅背上，看着窗外的城市掠过。这辆车会礼让每一个行人，会在电车轨道前精确停车，会在狭窄的街道与对向车辆默契地交错而过。它开得比人类司机更谨慎，但又出奇地高效。
十四分钟后，车辆准时停在马克斯·约瑟夫广场。卡尔下车时，看到孙子已经等在街边，举着手机录像。
“爷爷！你坐的是星海自动驾驶车！”十二岁的男孩兴奋地跑过来，“我们全班都在看直播！老师说这是历史性的一刻！”
卡尔回头看了一眼那辆白色轿车。它已经悄无声息地驶离，去寻找下一个乘客。
老人摸了摸孙子的头，轻声说：“也许……未来真的来了。”
***
市政厅地下指挥中心，数据如瀑布般涌流。
大屏幕上，一百个绿色光点像有生命的萤火虫，在慕尼黑地图上优雅移动。每个光点旁边实时显示着车速、路况、电池状态、乘客评价。
“当前运营车辆：100辆，在线率100%。”
“累计行程：1,427公里。”
“乘客平均等待时间：2.8分钟。”
“事故数量：0。”
“紧急人工接管次数：0。”
陈默紧盯着屏幕，手指在虚拟键盘上飞快敲击。他在监控每一辆车的“置信度评分”——这是星海算法特有的指标，用来衡量AI对当前路况的判断把握程度。
“7号车，玛丽亚广场南侧，置信度从98%降到87%。”一个工程师报告。
陈默立刻调出7号车的实时画面。原来是广场上的街头艺人突然开始表演喷火，火焰高度达到三米，超出了训练数据的范围。
“算法正在重新构建环境模型。”陈默看到屏幕上的数据流，“它识别出‘非常规热源’，分类为‘临时性表演障碍’，执行策略……绕行。”
屏幕上，7号车平滑地驶入左侧车道，与喷火表演保持十米距离，然后重新汇入主路。置信度回升到94%。
“漂亮。”陈默长出一口气。
但考验才刚刚开始。
上午九点，慕尼黑下起了雨。不是淅淅沥沥的小雨，是巴伐利亚典型的夏季暴雨，雨点砸在路面上溅起白茫茫的水雾。
指挥中心里响起低低的议论声。雨水会干扰激光雷达和摄像头，湿滑路面会改变车辆动力学特性——这是自动驾驶最头疼的天气条件。
“所有车辆切换到‘雨天模式’。”林澈下令，“降低最高车速20%，增大跟车距离50%。”
命令几乎在瞬间通过5G网络下达。一百辆车的行驶轨迹同时变得更为保守。
就在这时，警报响起。
“23号车，伊萨尔门附近，检测到路面异常积水，深度超过15厘米。”系统语音提示。
画面显示，一段下穿道路因为排水不畅，形成了长达二十米的积水区。几辆人类驾驶的车辆正小心翼翼地涉水通过。
“15厘米超过安全涉水线。”陈默皱眉，“建议23号车重新规划路线。”
“但重新规划需要绕行3.5公里，车上有一名乘客要赶火车。”工程师调出乘客行程信息，“距离发车还有22分钟。”
林澈走到23号车的监控屏前。画面里，车辆停在积水区前五米，打着双闪。车内屏幕正在向乘客展示三个选项：绕行（迟到风险67%）、等待市政排水（时间未知）、尝试通过（安全风险评估中）。
“算法评估的通过成功率是多少？”林澈问。
“82%。”陈默调出模拟结果，“积水虽然深，但底部平坦无坑洞。车辆密封性经过IP68认证，电池包防水等级是军用标准。理论上可以通过。”
“那就让算法自己决定。”林澈说，“但必须获得乘客同意。”
二十三号车内，乘客是一位三十岁左右的商务女性。她看着屏幕上详细的危险性分析和成功率评估，犹豫了十秒，然后按下“同意尝试”。
车辆缓缓驶入积水区。
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