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    秭小伟没什么幸灾乐祸的情绪，只是皱紧眉看这个消息。

    每家车企都会出车祸，但机械层面的问题可以用足够的测试来完成，这也是以前研发新车动不动就两三年的原因，积累足够多的测试调试才敢推向市场。

    但现代科技参与之后，大量的测试可以放到电脑里，当前这套机械组合高速运转，复杂路况持续运转是什么后果，用服务器拼命运算就行。

    譬如以前几万公里才会出现的某个零件磨损酿成大祸，现在一堆高算力服务器可能几天就算出来了。

    更别提底盘调校这些老师傅技术含量极高的活儿，用电脑一阵算，比经验靠谱多了。

    但智能驾驶没法这么算。

    同在鹏圳，梦想汽车的工程师接触到的东西跟秭小伟他们又不同。

    有人在群里就提了一句，实际上目前国内几家强调智驾的技术，都有这个建图问题。

    简单说就是提前把某个测试路段，先用各种技术高强度的建模建图，再把车放进去走，再复杂都能游刃有余。

    差不多就是考试前划重点……不，应该算是让ai直接背答案。

    那当然考得就好了。

    所以很多公开展示的智驾、广告宣传、媒体围观的场面，都是预先建图。同在鹏圳的某品牌也是这么干的。

    甚至在媒体测试之前都会问问在哪测，就把附近全都先扫一遍。

    然后还有人开玩笑整个大湾地区，俩地区不测，hk太窄了，然后就香山，那边疯狂路面施工+丧心病狂的电摩，简直就是智驾的命中克星。

    所以出事的往往就是路面有临时施工破坏了“答案”，又或者是周围出现不守规矩的突发情况。

    业内大家都知道怎么回事。

    在局部测试区域能用的技术，放大到瞬息万变的巨大现实领域，一定会有各种不按规矩出牌的突发情况。

    再强大的智能驾驶，也要有灵敏迅速的反应过程，而反应太灵敏又可能会误判。

    总之问题其实还很多，需要大量完善研究。

    那就要么ai技术不断积累学习，科技上也提升设备反应速度，要么换思路，说明眼前这种智能驾驶的思路是错的。

    这就是典型的互联网思维。

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    但直接选择大量推送到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……”
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