李飞鹏几乎要拍案而起，看向陈默的眼神充满了不可思议的钦佩。
这位年轻的技术副总裁，脑子里装的到底是什么？
竟对技术本质的洞察竟如此深刻！
陈默微微一笑，目光转向负责规划与决策的陈奇惊：
“第二点，关于规划和ALc的决策犹豫问题。
奇惊，你从特斯拉带来的pdp（预测-决策-规划）框架是基础，但特斯拉Ap在变道时有时显得过于激进甚至鲁莽，有时又过于保守。
核心可能在于，它的预测、决策、规划是相对割裂的模块。”
陈奇惊神色一凛，专注地看着陈默。
他在特斯拉Autopilot团队的经历让他深知模块化设计的优势与局限。
“我在想，”陈默的手指在白板上虚划，将之前代表“预测”和“规划”的区域猛地圈在一起。
“是否可以尝试一种更紧密耦合的思路 —— 时空联合规划（Spatio-temporal Joint planning）？
将自车的轨迹规划与对周围交通参与者（target Vehicles, tVs）未来行为的预测，放在一个统一的、基于优化的框架下进行联合求解？”
“统一的框架？”陈奇惊眉头紧锁，陷入深思。
这个概念对他而言同样极具冲击力。
“对，”陈默点了点头。
“简单说，规划器不再仅仅优化自车一条最优轨迹，而是同时考虑周围关键车辆可能的多种行为假设（比如加速、减速、保持、变道），并为每一种行为假设赋予一个概率。
然后，在优化目标函数里，不仅要包含自车的舒适性、效率、安全性，还要显式地包含与这些假设轨迹的交互成本（如避免碰撞的风险、变道切入时对后车的影响）。”
他顿了顿，让众人消化：
“这样，规划器输出的不仅仅是一条轨迹，而是一系列‘条件轨迹’。
如果A车加速，我这样走；
如果A车减速，我那样走；
如果b车突然变道，我又该如何应对。
决策（decision）被隐含在了轨迹的生成过程中，而不是作为一个独立的、非此即彼的（变道\/不变道）模块前置。
最终执行哪条轨迹，可以基于实时的感知预测更新，选择风险最低或综合收益最高的那条。
这或许能解决当前ALc在车流复杂时‘不敢变’或‘硬变’的尴尬，让变道行为更流畅、更拟人化，也更安全。”
“卧槽！”
陈奇惊没忍住当着徐总和姚总的面高呼了一声卧槽，但他浑然不觉。
只是死死盯着陈默，脸上充满了震惊和豁然开朗的表情。
时空联合规划，将预测的不确定性和规划的灵活性统一在一个优化框架内！
这思路...
这思路他妈的简直是给自动驾驶的决策规划领域投下了一颗核弹。
完美地击中了模块化pdp框架在复杂交互场景下决策犹豫或鲁莽的痛点！
他在特斯拉时，团队内部也曾讨论过类似模糊的想法，但从未有人能像陈默这样，清晰、系统、一针见血地提出可行的理论框架。
“陈总…”陈奇惊的声音有些干涩，带着由衷的叹服。
“这思路太精妙了，它从根本上尝试解决交互决策的连续性和不确定性难题。
将预测的多种可能性直接内化到规划的成本函数中，通过优化生成一系列条件策略...
这比当前主流的基于规则的状态机决策或简单的代价函数决策，在理论上更完备，潜力巨大！
虽然计算复杂度会飙升，实时性挑战极大，但...这绝对是通往更高阶自动驾驶的必经之路。
我请求立刻抽调精干算法工程师，成立预研小组！
就从ALc决策优化开始啃这块硬骨头！”
他看向陈默的目光，已经不仅仅是尊重，而是带着一种对技术先知般的敬畏。
蒋雨宏和卞金麟交换了一个震撼的眼神，顾南舟更是看向陈默的眼神充满了狂热的崇拜。
占用网络！时空联合规划！
这两个概念，如同两把锋利的钥匙，精准地捅向了当前智能驾驶研发中最深的锁眼。
这已经超越了技术管理者的范畴，这是真正站在技术浪潮之巅的洞察力。
徐平端着紫砂壶的手停在半空，看向陈默的眼神，充满了激赏和一种发现宝藏的惊喜。
姚尘风则完全看不到商人的精明，脸上写满了叹服。
他终于深刻理解，为什么徐平如此看重这个年轻的搭档，甚至不惜亲自下场为他争取牌照开路。
陈默的价值，远不止于管理，他本身就是一座移动的技术金矿。
这下陈默舒服了。
好久没有装了，总感觉人生当中缺了点什么。
但是他今日有点装逼上瘾，没有停下来的意思。
他仿佛没看到众人脸上的惊涛骇浪，继续用那平淡的语气说下去：
“第三点，关于数据闭环和影子模式。 金麟刚才提到了重要性。
我再强调一下：用户无感的数据收集能力，是智能驾驶快速迭代的王牌。 ”
他看向卞金麟：
“在确保用户隐私和数据安全合规的前提下，我们要尽快在量产车上部署强大的‘影子模式（Shadow mode）’系统。
它的核心是：在用户手动驾驶时，系统在后台全时运行，将自身的感知结果（比如它‘看到’的车道线在哪里、前方有什么障碍物、它‘认为’的最佳行驶轨迹是什么）、预测结果、规划决策，与驾驶员实际的操作（方向盘转角、油门刹车深度）进行实时比对记录。”
陈默在虚空中画了两条并行的线，说道，“假设这边是‘系统决策’，另一边是‘人类驾驶’ ”。
“当两者出现显着差异时，比如系统认为应该减速，但驾驶员踩了油门；
或者系统认为可以安全变道，但驾驶员没有操作。
这些‘人机分歧点’，连同当时的完整环境感知数据（图像、雷达点云、定位、地图等），就是最最宝贵的黄金数据！
它们精准地指出了我们系统当前能力的边界在哪里，哪些场景下算法失效了或者不够好。
这些数据，比我们在测试车上刻意去跑一万公里普通道路的价值要高百倍！
因为它们来自真实用户、真实场景、真实决策困境！”