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。
内容未完，下一页继续阅读