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高二分科,我选校花也选亿万身家

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第1255章 算力为王:数字空间推演万物(1 / 2)
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    会议室里安静下来。

    十几个哈工大的工科硕博坐在长桌两侧,目光齐刷刷地落在顾屿身上。

    李凯抓了抓头皮,眼神里满是不解。

    “屿哥,你刚才说星舟不行,现在又说要玩一把大的。”

    “到底是什么项目,能比造新能源车还要厉害?”

    顾屿没有直接回答。

    他伸手拿起桌上的白瓷杯,抿了一口温热的绿茶,随后抬眼看向陈星河。

    “陈博士,如果我现在要造出一款全新的智能汽车,从底盘到底层算法全部重新设计。”

    “按照现在的常规流程,我们应该怎么去测试这辆车?”

    陈星河推了推鼻梁上的黑框眼镜。

    聊到自己的专业领域,他脸上的拘谨少了大半。

    “首先肯定是各总成的台架试验。”

    “电机、电池、转向和悬架,先放在实验室的机械台架上做耐久和疲劳测试。”

    “接着就是装出几十台工程样车,拉到黑河或者牙克石做极寒测试,去吐鲁番做高温测试,去格尔木做高原标定。”

    坐在旁边的机电学院博士张铁柱点了点头,补充了几句。

    “对,还得建专门的试验场。”

    “铺装路、鹅卵石路、搓板路、涉水池,全部跑一遍。”

    “要想做智驾,就得安排测试员没日没夜在公开道路上跑路试,积攒实测里程,记录长尾场景的接管数据。”

    何雅也跟着开口。

    “碰撞测试也是必不可少的。”

    “正面碰撞、偏置碰撞、侧面撞击,几十万一台的样车,直接往水泥墙上硬撞。”

    “撞烂一辆,记录一次假人传回来的加速度和形变数据。”

    几个工科生你一言我一语,把现代汽车工业标准的验证流程讲得清清楚楚。

    李凯在旁边听得直咂舌。

    “听听,光是听着就觉得烧钱。”

    顾屿听完,微微点了点头。

    “各位说的都很专业,这是目前全球主流主机厂通用的标准做法。”

    “不管是奔驰宝马,还是底特律的三巨头,百年来都是这么一步步走过来的。”

    顾屿身子前倾,两手交叠放在桌面上,目光平静地扫过众人。

    “那么,我想问大家第二个问题。”

    “那些在现实里很难遇到、或者概率极低的极端工况,你们打算怎么测?”

    张铁柱愣了一下。

    “极端工况?”

    顾屿的语速并不快,每个字都咬得很清晰。

    “时速一百二十公里下突然右前轮爆胎,同时侧向刮过八级大风。”

    “结冰路面上单侧车轮悬空,另一侧车轮陷入深泥。”

    “前车突然掉落异物,后方两米处紧跟着重型卡车,左侧车道还有电瓶车违规变道。”

    顾屿停顿了一下,看着在座的年轻人。

    “这种场景,你在测试场里很难复现出来。”

    “在真实马路上,你根本等不来这种倒霉透顶的概率,你只能碰运气等它发生。”

    “而所谓的等它发生,本质上就是拿测试员的命去试,或者等普通车主在路上用血淋淋的事故帮厂商找出系统的缺陷。”

    会议室里再次陷入了安静。

    窗外隐约传来园区里微弱的风声。

    陈星河沉默了片刻,手指握紧了签字笔。

    他很清楚顾屿说的是大实话。

    自动驾驶领域一直有个绕不开的难题,叫做长尾效应。

    百分之九十的日常驾驶场景很容易通过常规测试解决,但剩下的百分之十极端偶发工况,却占据了研发百分之九十的精力。

    很多车企为了收集这百分之十的数据,耗费数亿资金,组建庞大的车队满世界跑,效率却低得让人发指。

    “顾董,这确实是目前业界的死结。”

    陈星河抬起头,声音很轻。

    “这本身就是不可控的,谁也没办法在现实里安全且高频地制造极端车祸。”

    “所以大家只能堆里程,靠运气去捕捉那些偶发数据。”

    顾屿笑了笑。

    “堆里程的成本太高了,时间也太慢了。”

    “一年跑两百万公里,已经是大型车队的极限。”

    “但要真正训练出一个具备高安全冗余的决策系统,至少需要几百亿公里的极端场景交互。”

    李凯有些发懵。

    “几百亿公里?”

    “把地球赤道绕上一百万圈也没这么多啊,这得跑到猴年马月去?”

    顾屿放下水杯,把目光投向了何雅与张铁柱。

    “所以,为什么非要在现实世界里跑呢?”

    这句话一出来,长桌旁的好几个人都抬起了头。

    顾屿的声音沉稳而清晰。

    “如果我们能在计算机的数
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