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项目的最高密级文档：《动态意图识别模型v3.2》。
屏幕上滚动着一段代码注释：
>基于人类驾驶员行为数据库构建反事实推理模块
>输入：周边车辆加速度变化率、转向灯使用习惯、车身姿态抖动频率
>输出：潜在意图置信度（变道减速突发操作）
>示例：白色SUV连续三次轻踩刹车但未打灯→高概率犹豫型驾驶者→提前预留缓冲空间
这不是简单的模式匹配，而是一种对“不确定性”
的驾驭。
蔡翔成盯着屏幕良久，忽然笑了。
他们的确走在了政策前面，但历史从来都是由先行者书写的。
第二天清晨六点，碳硅智能驾驶研究院张江基地地下三层测试场已灯火通明。
十二台伺服电机组成的环形台架正在模拟城市复杂路况，一辆伪装严密的“昆仑”
原型车静静停在中央。
车顶的激光雷达缓慢旋转，如同巨兽睁开的眼睛。
周振国带着团队完成了最后一次标定校准。
他转身看向监控室里的蔡翔成，点了点头。
“开始吧。”
指令下达瞬间，“昆仑”
启动自检程序，车载AI发出柔和提示音：“系统准备就绪，进入深度学习增强模式。”
接下来的七十二小时，成了碳硅历史上最惊心动魄的测试周期。
第一天，系统在虚拟+实车混合环境中完成了20万公里等效行驶，涵盖暴雨夜间隧道群、学校区域突发儿童横穿、高速匝道汇流盲区超车等极端场景。
平均接管间隔提升至93.6公里，创国内封闭测试新纪录。
第二天下午三点十七分，奇迹发生了。
在模拟上海北翟路与淞虹路交叉口的左转待转区场景中，“昆仑”
识别到对向直行车队中一辆电动车突然偏离车道，虽未越过中心线，但轨迹呈蛇形。
系统立即降低车速，并向右微调位置，同时激活侧气囊预充气机制。
三秒后，那辆电动车果然因骑手疲劳驾驶撞上隔离带，翻倒滑行十余米。
“这不是反应，是预知。”
现场一名年轻算法工程师喃喃道。
更令人震撼的是第三天凌晨的数据分析结果：过去72小时，“昆仑”
共生成1条未曾录入训练集的应对策略，其中38条被验证优于现有方案。
尤其在处理“鬼探头”
类事件时，系统通过分析行人头部朝向、脚步节奏、手机使用状态等细微信号，成功将预警时间平均提前1.8秒??这意味着生死之间的距离被拉长了整整五米。
蔡翔成看完报告，当即召集核心团队召开紧急会议。
“我们必须重新定义产品发布节奏。”
他在白板上写下三个词：**安全冗余、伦理边界、公众信任**。
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