“埃隆，欢迎你来申海，我们现在去看看？”
马斯克点头并起身道：“好！”
阿波罗科技园区的路上已经停着一辆黑色的电动车，车身线条简洁流畅，没有传统的后视镜，也没有突兀的蘑菇头一样的传感器，一切传感器都被平滑地嵌入车身。
车侧的标识写着简短的四个字母，不是aito，而是test。
“全域l5，没有区域限制，不论是申海、渝都又或者是wlmq，无论暴雨、雪天还是大雾，车辆都能独立完成驾驶任务。”
马斯克端详许久后才问道：“极端天气呢？像暴雨、浓雾、暴雪这些？”
林燃说：“还是由它来操作，在这些极端天气中，如果依然要出行，我相信他比绝大部分的人类司机都要更加可靠，毕竟有雷达，哪怕视线受阻，它也依然完美。”
“技术，从常规天气切换到极端天气，你们如何来调整参数，让它在这样的情况下，更依赖雷达而不是视觉？
说的更具体一些，你们怎么做，让模型在视觉和传感器之间达到平衡？”
“常规天气下，视觉是主导，因为它承载了最高维度的信息。
模型首先依赖的是视觉端到端的世界建模。
我对此一直都没有怀疑过。
但当传感器检测到环境进入极端条件，比如雨滴干扰摄像头成像，或者雾霾造成对比度骤降，系统会自动触发多模态权重调整。
不是手动去改参数，而是在训练阶段就引入了跨模态自适应机制。
换句话说，模型里有一个动态感知门控单元，它会实时评估各传感器的信噪比与置信度。
比如在浓雾中，视觉通道的置信度下降，雷达和毫米波的置信度权重自动提升，最终在融合层输出给规划模块。
我们把它称为加权共识机制。
视觉、激光雷达、毫米波，不是孤立地投票，而是通过时空一致性检验来互相约束，一旦有一方出现幻觉或噪声，其他模态会立即修正它。
训练方法上，我们使用了大规模跨天气的对抗式数据增强。
不仅是晴天、雨天、雪天，我们还模拟了沙尘暴、强台风、夜间极光干扰等极端场景。
模型在预训练阶段已经习惯于模态间的权重转移，它不是在极端天气里临时学，而是早就会了。”
林燃在说的时候，直播间里的弹幕都是：“燃神，够了