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“王滕，马上！
把智能驾驶团队所有p8以上的工程师，十分钟内，全部给我请到这儿来！
跑步前进！”
十分钟不到，会议室的门再次被推开。
十七八个穿着技术文化衫或休闲装的工程师鱼贯而入，有年轻的，也有看起来经验丰富的，脸上都带着一丝紧张与好奇。
会议室瞬间显得有些拥挤。
雷军指着江倾向他们介绍。
“这位是江倾江总，不用我多介绍了吧？今天他来给我们智能驾驶团队把把脉，大家打起精神来！”
工程师们看向江倾的眼神立刻充满了兴奋。
江倾对他们点点头，算是打过招呼，然后直接切入主题。
“咱们开门见山，我就不客套了。
把你们目前的研发进度、技术路线、核心算法框架、传感器融合方案、还有遇到的最大瓶颈，挑最关键的，用最直白的话，给我讲一遍。
越具体越好。”
接下来的一个多小时，成了智能驾驶团队核心成员的答辩现场。
工程师们轮流上前，在投影前快速讲解演示。
有人讲感知融合的难点，有人讲决策规划的逻辑，有人讲仿真测试的规模，也有人坦言在复杂场景，比如无保护左转、鬼探头，处理上的不稳定性。
会议室里充满了技术术语的交流，但江倾总能精准地抓住核心，用更通俗的方式确认或追问。
“也就是说，你们现在对静态物体的识别率很高，但对动态物体，特别是突然切入的目标，预测轨迹的算法还是基于概率模型，存在误判延迟？”
“对，江总，尤其是目标速度变化剧烈时……”
“仿真测试覆盖了多少极端场景？实际路测车队规模多大？数据闭环的反馈效率如何？”
“目前仿真场景库覆盖了上百个情景，数据回传和模型迭代的周期是……”
江倾的问题尖锐、直接，直指要害。
工程师们回答时额头都微微见汗，但眼神却越来越亮。
他们能感觉到，江总不是在挑刺，而是在真正地理解他们的工作，寻找突破的可能。
当最后一位工程师汇报完，江倾没有再问问题。
他重新靠回椅背，双手交叉放在身前，微微闭上了眼睛，消化刚才听到的所有信息。
会议室里只剩下中央空调低沉的送风声，以及众人压抑的呼吸声。
雷军紧张地盯着江倾，大气不敢出。
他知道，决定性的时刻到了。
时间一分一秒过去，让室内所有人都觉得格外漫长。
终于，江倾睁开了眼睛，目光平静。
他转向雷军，脸上忽然露出一个轻松调侃的笑容，就像朋友之间开玩笑那样。
“雷总。”
江倾一副笑吟吟地模样。
“刚才你说的，保证宣传口径叫【辅助驾驶】，技术投入不设上限，还有……我这顾问费你得看着办啊？”
雷军先是一愣，随即巨大的狂喜如同电流般瞬间窜遍全身！
他猛地从椅子上弹了起来，因为动作太大，椅子腿在地板上划出“刺啦”
一声响亮的噪音。
“算话！
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