左城翻开第一页，标题写着：《基于无人机多传感器融合系统的地面自动驾驶迁移方案》。封面下面还有一行小字，是沉一鸣手写加之去的：初稿，很可能被骂。
左城没有骂他，把报告从头翻到尾，只在最后一页折了个角。
”说说你的技术路线选择。”左城把报告合上，推到桌边。
沉一鸣拉开椅子坐下，打开笔记本，切换到一张对比图。
”现在行业里主流是三条路。第一条纯视觉，代表是特斯拉，依赖摄象头加神经网络，成本低，但强光、暗光、雨天三种场景下准确率下滑明显。第二条激光雷达路线，国内大多数公司在走，精度高，但激光雷达单价两三万，整车成本扛不住。第三条，我们走。”
”你说。”
”融合路线。视觉加毫米波雷达加低线数激光雷达，三种传感器互补。视觉处理纹理和颜色，毫米波雷达透雨透雾量速度，激光雷达做深度补充。三路数据实时融合，我们在无人机上已经做了类似的架构，内核逻辑是一样的。”
左城点头，示意他继续。
”感知层我们有基础，问题出在决策层。无人机的决策环境相对简单，三维空间里主要处理其他飞行器和地障。地面复杂太多，行人、非机动车、信号灯、路口逻辑、超车借道，这些场景需要完全重新训练。”
左城没急着接话，让沉一鸣把话说完。
”但有个东西是可以直接用的。”沉一鸣切换到一张密密麻麻的数据分布图，”我们在无人机上积累的场景标注体系，标注工具、数据质量审核流程，这套基础设施可以直接复用。智能驾驶最贵的地方不是算法，是高质量的数据标注，我们现在已经有了一套成熟的流水线。”
”这是我没想到的。”左城看了两秒，在旁边记下来。
”数据从哪来？”
沉一鸣切换到下一页，图上是一条时间轴：”两步走。第一步，用仿真器跑合成数据，先把决策模型基础结构搭出来。第二步，跟车企要实车采集数据，边跑边迭代。仿真器我们自己搭，大概需要三到四周，成本可控。另外，无人机飞过的城市局域，我们有街道级别的高精地图数据，这个对初期训练很有价值。”
左城在沉一鸣报告里折过角的那页，是关于V2X通信的部分。他拿起报告重新翻到那里，指着一个参数：”这里，车对车通信延迟你写的是50毫秒，为什么不用我们星云协议的3毫秒版本？”
沉一鸣愣了一下，然后反应过来：”我当时没往那边想，星云协议是给天穹卫星设计的，没评估过地面端适配性。”
”评估一下，这是我们的差异化。如果把3毫秒的车对车通信做进去，遇到急停场景，前车刹车信号能提前50毫秒到后车，事故概率直接往下压一个量级。”左城把报告放下，”这条如果能跑通，技术路线就有了真正的壁垒。”
沉一鸣在旁边的草稿纸上快速记下来，抬起头：”方泽那边，车规认证的时间线出来了吗？”
”出来了。”左城把另一份文档推过去，”功能安全ISO 26262，我们走ASIL-B等级，比最高等级低一档，但足够复盖乘用车市场。时间线最快18个月。方泽建议同步推进，一边开发一边送测，把时间窗口叠起来。”
”18个月，那差不多是明年年中。”沉一鸣在脑子里算了一遍，”如果今年底能有个技术演示版本，明年上半年找车企谈定合作，正好能赶上认证节点。”
左城往椅背上靠了靠，语气平稳：”现在这个阶段最重要的事不是认证，是尽快拿出一个能开给车企看的演示系统。不需要量产水平，但要能跑，能展示出我们的技术深度。”
”多长时间？”
”三个月。”
沉一鸣沉默了两秒，把那个数字在脑子里过了一遍，然后点头：”我需要再从外面招两个人，自动驾驶方向的，之前做过激光雷达感知或者规控算法的。”
”招，陈浩那边开绿灯。”左城说得很干脆，”但有一条，内核算法团队控制在402内部，不外包。”
”明白。”
两人谈完技术路线，窗外天色已经开始暗下来。办公室走廊里还有人在，键盘声不断。
韩露在门口敲了两下，探进头来：”左总，那个车企那边回消息了，CEO愿意见面，定在下周三。”
左城说：”好。”
韩露又补了一句：”那个CEO叫魏东升，50多岁，做了二十年汽车行业。他手下的智能化团队三年前就开始自研，但一直没做出来，最近在找外部合作方。我问过接触过他的人，他这个人直接，不喜欢绕弯子，技术上懂一些，决策快。”
左城对这个描述很满意，说：”