特斯拉的KPI更多是减少接管率、提升舒适性。
他从未如此赤裸裸地、被一个如此高位的人，用“生存率”这把沾血的尺子，来衡量自己每一行代码的价值！
那0.1%的数字，此刻像一块烧得通红的铁，烫在他的神经上。
办公室内，雪松的冷香似乎更浓了。
陈默静静地等待着，目光如亘古不变的寒潭，深不见底。
他没有催促，但那股无形的压力，却随着时间的推移，成倍地增加，沉甸甸地压在两个从万里外归国的顶尖工程师心头，几乎让他们窒息。
这场关于技术与生命终极价值的“死亡面试”，才刚刚进入最残酷、也最核心的篇章。
时间仿佛被那沉重的压力拉长了，每一秒都像在粘稠的胶质中艰难跋涉。
办公室里很安静，李飞鹏仿佛能听到自己有些失控的心跳声。
对面，陈默的脸在背光中显得有些模糊，唯有那双眼睛亮得惊人，牢牢锁定着他。
那0.1%的生存率问题悬挂在他思维的悬崖边。
他张了张嘴，喉咙干涩得发不出声音。
实验室里引以为傲的99%识别率，在陈默描述的“强光眩目+大雨模糊+扬尘衰减”多重失效地狱模式下，显得那么脆弱不堪。
他脑中飞速闪过无数技术方案：
多模态传感器冗余？
异构特征融合？
基于场景自适应的置信度阈值动态调整？
甚至......引入车路协同（V2X）的上帝视角？
但每一个念头升起，随之而来的就是巨大的工程挑战和落地的不确定性。
如何量化保证95%？
误差降低0.1%意味着可能多挽救一条生命？
这沉甸甸的伦理重量，几乎要压垮他纯粹的工程师思维。
“陈...陈总，”李飞鹏的声音带着一丝不易察觉的颤抖，他强迫自己冷静下来，手指无意识地敲击着桌面，那是他深度思考时的习惯。
“在多重失效模式下保证95%的识别率...这需要系统级的鲁棒性设计，绝非单一算法模块能独立承担。”
他深吸一口气，努力将思维从震撼中抽离，回归技术逻辑：
“首先，硬件层面，需要最大化异构传感器冗余（摄像头、激光雷达、毫米波雷达）的独立性，确保单一传感器失效或被干扰时，系统仍有可靠输入。
其次，在特征融合层，不能简单加权平均，必须引入基于失效模式在线诊断的动态融合策略。
例如，当摄像头置信度因强光骤降时，立即提升激光雷达点云在BEV空间构建中的权重......”
他越说越快，思路逐渐清晰，仿佛在绝境中找到了一条荆棘小径：
“更重要的是，需要构建一个覆盖极端场景的‘感知能力边界地图’。
系统需要实时评估当前环境组合下，自身感知能力的极限在哪里。
当评估显示关键目标（如横穿小孩）识别置信度已逼近或低于95%的安全阈值时，系统必须主动降级，触发更保守的驾驶策略，比如强制减速、扩大安全边界。
甚至......请求人工接管。
这0.1%的提升，或许就来自对自身‘无知’的清醒认知和果断的保守决策。”
李飞鹏说完，感觉自己像是跑完了一场马拉松，后背完全湿透。
他不敢看陈默的眼睛，只是看着下方自己有些颤抖的手指。
这不是完美的答案，甚至充满了妥协和无奈。
但这是他在那巨大压力下，基于对技术极限的认知和对生命的敬畏，所能给出的最诚实的回答。
而在他旁边，从落地窗洒进来的阳光似乎也驱不散陈奇惊脸上的苍白。
刚刚陈默关于“必然损失”场景的拷问，像一把匕首捅进了他技术思维的盲区。
在特斯拉，目标是减少事故率，提升舒适性，系统设计规避极端情况，更不会明确设定“撞A还是撞B”的伦理框架。
而陈默，逼他直面这最黑暗的选择。
“陈总...”陈奇惊的声音干涩沙哑，他端起手边的水杯猛灌了一口。
冰水刺激着喉咙，带来一丝短暂的清明。
“算法...算法不应该、也不能直接做出涉及生命取舍的终极选择。
这是伦理和法律的范畴。”
他艰难地开口，试图先划清边界。
“但是，”他话锋一转，眼神变得锐利起来，仿佛被逼到了绝境反而激发出凶性。
“算法的责任，是在碰撞不可避免之前，穷尽一切可能去避免它！
在您描述的外卖员鬼探头场景下，PDP框架必须在极短时间内完成几个关键任务：
精准预测外卖员可能的运动轨迹集（包括最坏情况）；
评估自车所有可行避撞路径（包括碰撞护栏）的风险等级和成功率；
预测后车反应及可能的连锁事故风险......”
他的语速加快，思维在高压下高速运转：
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