sp; 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。