表现！这他妈到底是怎么做到的？！”
会议室里一片死寂，只有马克粗重的喘息声。
所有人的目光都聚焦在循环播放的视频片段上：那辆S1在拥堵的晚高峰车流中，流畅地变道、精准地跟车、灵巧地避让突然窜出的电动车、甚至在复杂的环岛和路口都显得游刃有余，“小梅”的语音冷静地播报着路线调整和路况分析…这简直像是把科幻片里的技术，硬生生塞进了2012年的现实！
“看看我们自己的进度！”
一位德国豪华品牌的研发总监，汉斯博士，声音低沉而疲惫，带着浓浓的日耳曼式严谨：
“谷歌的自动驾驶团队，用的是我们提供的改装车，在加州空旷的测试场，天气晴朗，道路标线清晰，它能勉强保持车道！就这，遇到一个突然跑出来的孩子，或者路肩的积雪落叶，摄像头识别错误，系统就可能‘死机’！”
“特斯拉？他们的‘自动驾驶’本质上还是个增强型定速巡航，弯道大一点就要求你接管！我们引以为傲的自动泊车？上帝保佑它别刮花轮毂撞上路肩！就算你们的红旗HQ3完成了高速全程测试，那也是做了无数前提限制，在理想条件下完成的壮举，放到真实的城市复杂路况，它就是个需要保姆的婴儿！”
他指着屏幕上穿梭于车流、雨雾和复杂路况中的S1影像：
“而这个！它展示的不是实验室的‘玩具’，不是特定场景的‘演示’，是在真实的、混乱的京城晚高峰中，作为一个量产车功能！它的传感器方案是什么？”
“激光雷达？成本高得离谱，体积巨大，根本不可能量产装车！摄像头？单目、双目？当时的图像识别算法怎么可能在动态、复杂、光照变化剧烈的环境中，做出如此精准、快速、近乎‘老司机’般的预判和决策？！”
旁边工程师一直沉默地记录着，此刻也抬起头，眼镜片后的目光充满了迷茫：
“他们提到了‘云端算力’驱动，由‘小梅’支持，云端提供强大的模型运算，车辆端接收指令执行…这个模式我们能想象，但是……”
他停顿了一下，似乎在寻找准确的词汇：
“延迟！可靠性！感知与决策的实时性！车辆在高速移动中，面对瞬息万变的环境，毫米级的延迟都可能致命！他们的车端传感器是如何在瞬间捕捉到足够精确、全面的环境数据？”
“‘小梅’在云端是如何以近乎零延迟的速度处理这些海量数据，做出比人类更优的决策，并将指令精准无误
…。。