德國慕尼黑，施瓦賓區。
這裡的街道狹窄而寧靜，梧桐樹的葉子已經開始泛黃。從外表看，卡爾街28號隻是一棟普通的五層辦公樓，灰色外牆，深色窗戶，門口掛著的牌子很小，寫著“AutoMindGmbH”。
但走進大廳，你會立刻感受到這裡的特別。前台不是傳統的接待台，而是一個全息投影的交互界麵。牆麵不是刷漆的，而是由無數塊可編程的電子墨水屏組成，實時顯示著全球主要城市的交通數據流。空氣中有種微弱的臭氧味——那是服務器機櫃散熱係統排出的氣味。
林澈在上午十點準時到達。他身邊隻帶了兩個人：澈宇家族辦公室歐洲投資總監索菲亞·伯格曼，以及剛從合肥飛來的星海自動駕駛研究院院長張濤。沒有隨行助理，沒有安保團隊，就像普通的技術公司拜訪。
“林先生，歡迎來到AutoMind。”公司創始人兼CEO馬庫斯·瓦格納親自在門口迎接。這位四十五歲的德國人，曾在慕尼黑工業大學擔任計算機視覺教授十年，2018年離職創業，七年時間把AutoMind做成了歐洲最受關注的自動駕駛初創公司之一。
握手時，林澈注意到瓦格納的右手食指和中指上有厚厚的老繭——那是長期敲擊鍵盤留下的痕跡。這是個實乾的技術人。
“我一直關注AutoMind的發展。”林澈用流利的英語說，“特別是你們去年在巴黎Robo-Taxi挑戰賽中，以99.3%的場景通過率奪冠。這個成績比Waymo同期的測試數據還要好。”
瓦格納略顯驚訝。很少有訪客會記得這麼具體的數字。“林先生做了功課。請進，我們先看看演示。”
一行人走進電梯。電梯門關上後，側麵的屏幕亮起，顯示出一個3D的城市模型——那是慕尼黑的數字孿生。
“這是我們做的第一件事。”瓦格納介紹，“用激光雷達和攝像頭掃描了全球二十個主要城市，建立了厘米級精度的數字地圖。不隻是道路，還包括交通標誌、信號燈相位、甚至行人的習慣路徑。”
電梯到達四樓。門開後，是一個開闊的演示中心。
正中央，一輛經過改裝的寶馬i4停在環形測試平台上。車頂安裝了激光雷達、毫米波雷達陣列和六個高清攝像頭。平台周圍是270度的環形屏幕，正在播放慕尼黑早高峰時段的街景。
“今天要演示的是L4級高速公路場景。”瓦格納的CTO安娜·施密特博士走上前。這位三十八歲的女性是德國最年輕的工程學教授之一，專攻多傳感器融合算法。
她遞給林澈一副AR眼鏡：“戴上這個，您可以看到算法‘看到’的世界。”
林澈戴上眼鏡。視野中，寶馬i4的周圍出現了密密麻麻的數據層：綠色網格表示可行駛區域，藍色線條是預測的軌跡，紅色框是識別出的障礙物，每個障礙物旁邊還有小字標注“汽車，距離25.6米，速度72km\/h，預測路徑左轉概率83%”。
“開始吧。”瓦格納說。
測試平台啟動。環形屏幕上的街景開始流動，模擬車輛正以100公裡\/小時的速度在慕尼黑到斯圖加特的高速公路上行駛。
前車突然刹車。
在AR視野中，林澈看到算法在0.2秒內完成了識別、決策、執行：預測到前車將急刹，自動提前0.5秒開始減速；同時掃描左側車道，確認安全後，在0.8秒內完成變道超車。整個過程平滑得幾乎沒有感覺。
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“現在增加難度。”施密特博士在控製台上操作。
場景切換到大雨天氣。視野能見度驟降，環形屏幕上雨刷瘋狂擺動。前車的刹車燈在雨幕中變得模糊。
但AR視野中，激光雷達和毫米波雷達的數據層依然清晰。算法沒有依賴攝像頭，而是基於雷達點雲識別出前車距離在快速縮短，再次自動完成變道。
“雨雪天氣是攝像頭的噩夢，但對我們的多傳感器融合算法影響有限。”瓦格納解釋，“我們采用了自研的‘Cross-ModalAttention’機製，可以讓不同傳感器在惡劣環境下互相校準、互相補全。”
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