“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，并将指令精准无误地传回车辆控制系统？这中间需要多么恐怖的通信带宽、多么强大的边缘计算能力、多么无缝的系统集成？这已经不是‘有算力’就能解释的了！这简直违背了我们对当前硬件水平、通信技术、系统架构和ai成熟度的所有认知！”
另一位来自底特律的资深车辆动力学专家，罗伯特，皱着眉头：
“还有执行层面，视频里那辆车变道的时机、切入的角度、加减速的线性度……流畅得像一个经验丰富的赛车手，即使云端决策完美，车端的执行机构如何能如此精准、快速、平稳地响应？”
“这涉及到车辆的线控技术、各执行器的响应速度和协调控制算法…这又是一个深不见底的技术鸿沟，时光仿佛凭空变出了一套成熟、可靠、高性能的线控底盘系统，而这同样是各大巨头正在艰难攻关的堡垒。”
马克痛苦地揉着太阳穴：
“最可怕的是，他们把这一切都整合在了一辆看起来如此‘正常’的量产车上！不是概念车，不是实验室原型！电池技术独步天下，ai助手领先业界，现在再加上这如同科幻降临的自动驾驶……”
“时光科技的每一步，都踩在了我们所有技术路线图的前方，而且是以一种我们完全无法理解、无法复制的速度在推进，他们似乎掌握了一套我们看不见的技术蓝图，或者…破解了时间的密码。”
会议室里只剩下视频循环播放的声音和沉重的呼吸。
专家们的眼神交织着震惊、嫉妒，以及挥之不去的困惑。
时光科技的智能驾驶，像一座矗立在迷雾中的高峰，他们能看到山顶的辉煌，却完全找不到任何一条可以攀登的路径。
在这个2012年的初冬，对于全球汽车行业的精英们来说，时光的“智能电车”所带来的冲击，不仅仅是竞争压力，更是在认知层面打开了一个名为“技术代差”的、令人绝望的深渊。
……
相比于专家们的困惑，用户就活跃多了。
