第801章 高速NOA

随后，梅根·史密斯邀请马斯克和弗朗茨坐进车里，亲身体验。

当驾驶座上的工程师按下启动按钮，双手离开方向盘后，这辆雷克萨斯平稳地驶出了车库。

方向盘在无人干预的情况下自行转动，车辆流畅地并线、加速、减速，遇到路口红灯时精准地停在停车线后。

马斯克和弗朗茨坐在后排，面前的笔记本电脑上，正实时显示着车辆“看到”的世界。

一个由无数彩色点云构成的三维空间，周围的车辆、建筑、行人，都被清晰地标注和识别出来。

当一个行人突然从路边走出时，车辆的反应比人类司机还要迅速，一个平稳而坚决的刹车，稳稳地停在了安全距离之外。

“太不可思议了……”弗朗茨忍不住发出了赞叹。

作为一名顶尖的汽车设计师，他深知实现这一切背后所需要的技术难度。

这已经不是简单的辅助驾驶，而是真正意义上的人工智能在驾驶。

马斯克没有说话，他只是死死地盯着屏幕上的数据流，眼神中闪烁着复杂的光芒。

有震撼，有兴奋，但更多的是一种近乎贪婪的渴望。

他看到了未来，一个由代码和算法定义的汽车新时代。

演示结束后，合作的意向几乎是水到渠成。

谷歌需要特斯拉的汽车平台来落地自己的技术，而特斯拉则需要谷歌强大的AI能力来补齐自己最大的短板，追赶甚至超越雷霆汽车。

双方一拍即合，约定将尽快组建联合团队，共同推进自动驾驶技术的研发与应用。

会议室里的气氛热烈而愉快，充满了对未来的美好憧憬。

然而，在返回的路上，特斯拉专车内的气氛却与来时截然不同。

弗朗茨还沉浸在刚才的震撼中，兴奋地讨论着技术细节，马斯克却一直沉默着。

“埃隆，我们成功了！和谷歌合作，我们的起点甚至比雷霆汽车当年还要高！”弗朗特激动地说道。

马斯克终于转过头，他的眼神冷静得可怕。

“弗朗茨，我们今天的目的，不是为了找一个新的‘主人’。”

他的话像一盆冷水，瞬间浇灭了弗朗茨的热情。

“什么意思？”

“你难道还没明白吗？”马斯克的声音低沉而有力。

“如果我们完全依赖谷歌的技术，那和我们现在依赖雷霆汽车的系统，又有什么本质区别？无非是从一个笼子，跳进了另一个看起来更华丽的笼子。”

“特斯拉的‘灵魂’，必须由我们自己来主导！”

弗朗茨愣住了，他看着老板眼中那熟悉的、偏执而狂热的火焰，瞬间明白了。

“那……我们和谷歌的合作……”

“合作当然要继续。”马斯克的嘴角勾起一抹狡黠的弧度。

“但不是依赖，而是学习。或者说，是‘偷师’。”

他看着弗朗茨，一字一句地交代道：“回去之后，立刻开始组建我们自己的自动驾驶技术团队。”

“在和谷歌的合作中，我们的人要像海绵一样，吸收他们所有的知识、技术、流程和数据。我们要借助谷歌的平台，完成我们自己的原始积累。”

“等到时机成熟，”马斯克的眼中闪过一丝寒光。

“我们就要把这套‘大脑’，彻底变成我们自己的东西。到时候，谁也别想再卡住特斯拉的脖子！”

就在马斯克下定决心，要从谷歌身上“偷师学艺”的同时，大洋彼岸，雷霆工业总部大厦的顶层会议室里，一场跨国视频会议也正在进行。

或许是冥冥之中的一种默契，会议的主题，同样是关于自动驾驶。

巨大的屏幕上，被分成了两个画面。

一边是雷霆汽车的核心管理人员；而另一边，则是一位塞巴斯蒂安·特龙以及他带领的自动驾驶技术团队。

“马总，各位同事，下午好。”塞巴斯蒂安·特龙的声音通过音响清晰地传来。

“塞巴斯蒂安，晚上好。”马宇腾微笑着回应，看了一眼墙上的时钟，鹏城已是深夜，而花旗国那边正是阳光明媚的下午。

简单的问候过后，会议直入主题。

“按照我们上一阶段的规划，基于今年4G网络在全球范围内的大规模普及和应用，我们团队认为，是时候在现有的ACC自适应巡航技术基础上，向前迈进一大步了。”

塞巴斯蒂安·特龙的眼中闪烁着兴奋的光芒。

他身后的助手立刻在电脑上操作起来，一段精心制作的演示视频出现在大屏幕上。

“我们将其命名为‘高速NOA’，也就是在高速路上实现自动辅助导航驾驶。”

特龙的声音充满了激情，他指着视频画面解释道。

“它和ACC最大的区别在于，ACC是被动的，它只能跟随前车、保持车距。但NOA是主动的！它将高精度地图、车辆传感器和人工智能算法深度融合，让车辆拥有了初步的‘决策能力’。”

视频中，一辆动画模拟的车辆在高速公路上飞驰。

“在设定好导航目的地后，在高速公路上开启NOA功能，车辆可以自主保持在车道内行驶，根据道路限速自动调整车速。”

画面一转，测试车前方出现了一辆行驶缓慢的大货车。

“当系统判断前方车辆速度过慢，且旁边车道具备超车条件时，它会自动打灯、变道、超车，然后在安全的距离外并回原车道。整个过程流畅、果断，就像一位经验丰富的老司机。”

“不仅如此，”塞巴斯蒂安·特龙的语气愈发自豪，“它还能根据导航信息，提前选择正确的匝道，自动驶入或驶出高速公路。”

会议室里，雷霆汽车的工程师们看得目不转睛，脸上满是震撼与激动。

这已经远远超出了“辅助”的范畴，向着真正的“自动”迈出了坚实的一步。

“目前，我们已经完成了基础的硬件选型和软件算法的搭建。”塞巴斯蒂安·特龙总结道。

“理论上，我们已经准备好进行更大规模的公开道路测试，以收集更多数据，迭代我们的算法。”


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