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，够了！”
“别说了，老马太坏了，这是在打听情报呢。”
“燃神还是太单纯，要换大嘴来，肯定各种山海经词汇给你轮番上，忽悠得马斯克一愣一愣的。”
“我都能想到大嘴怎么说好吗：我们有一整套天工系统，它像《山海经》里的神兽一样，可以在风雪雷电中自由行走。
传统的感知是看，而我们的系统是通感，不仅仅是视觉、雷达、毫米波，而是把它们揉碎、熔炼成一个超感知矩阵，在任何条件下，车子都能像鲲鹏一样振翅而起，自如飞翔。
燃神跟他提什么模态权重转移啊！”
林燃看不到直播间的弹幕，也不在意，这不算什么，思路不重要，细节才最重要。
他接着说道：“如果用更直白的比喻：视觉是大脑的眼睛，雷达是骨骼里的平衡感。
常规下，眼睛主导。但在极端情况下，我们让平衡感接管，确保整个身体依然稳稳站住。
所以从来都不是只有视觉！
不是我们人为告诉它‘现在靠雷达’，而是模型自己在训练里就学会了何时要更相信谁。”
马斯克一下沉默了，他绕着车仔细看了一圈，像是在肉眼目测车上有多少个传感器，分别是怎么分布的。
他也知道，这些细节最需要捕捉。
车门缓缓自动打开，车内灯光柔和，仪表台上没有方向盘，只有一条细长的显示屏，投射出实时的3d城市占据图。
马斯克开了个玩笑，不是活跃气氛，更像是让自己恢复冷静：“没有方向盘，这要么是天才之作，要么是疯狂之举。”
林燃和马斯克坐进车里，座椅自动调整角度，仿佛认出了乘客。
车门合上的瞬间，外面的噪声与寒冷隔绝开来，在关闭车门的一瞬间，外面记者们在疯狂拍照。
坐在后排的摄影师继续把镜头对准两人。
“傻妞，前往陆家嘴。”
林燃面前的hud显示出现好几个陆家嘴的地点。
“第一个。”
车辆没有一丝顿挫，像一只无形的手在推动。
从阿波罗科技缓缓驶出，直接并入申海繁忙的高架路。
越靠近陆家嘴，车况就越复杂，尤其在老的街道，电动车、摩托车、自行车随时可能出现。
外卖小哥电动车猛地从缝隙里钻出来，马斯克下意识想抬手，但车身只是轻巧地减速、侧移，像是早已预判。
显示屏上，马斯克看到的是一幅精细到毫米的图像：每一辆车、每一个行人、甚至远处模糊的红绿灯闪烁节奏，都被模型实时预测。
没有延迟，自然也没有犹豫。
马斯克体验过无数华国汽车品牌的自动驾驶，也在特斯拉的实验室体验过最先进的自动驾驶技术，但没有哪个像这个这么，这么丝滑。
没错，就是丝滑。
它像是真正意义上人类在开车，而且是老司机。
因为终点是林燃说的，所以存在一种可能，就是整个这段路是数据最多训练的结果，在其他区域没有办法表现的这么完美。
但也很恐怖。
这意味着特斯拉过去投入巨资的技术路线，很有可能是错的。
感觉整个人都不好了。
林燃很自如，等到车驶向陆家嘴的时候，这里已经全是周围的打工人，大家班都不上，跑来围观，林燃和马斯克的到来。
背后坐着的工作人员提醒道：“林总，这边没有布控，别下车。”
林燃心想，可惜了，本来还想和马斯克在陆家嘴来个煮酒论英雄的，现在只能回去。
“傻妞，前往阿波罗科技，第一个。”