李飛鵬幾乎要拍案而起，看向陳默的眼神充滿了不可思議的欽佩。
這位年輕的技術副總裁，腦子裡裝的到底是什麼？
竟對技術本質的洞察竟如此深刻！
陳默微微一笑，目光轉向負責規劃與決策的陳奇驚：
“第二點，關於規劃和ALC的決策猶豫問題。
奇驚，你從特斯拉帶來的PDP（預測-決策-規劃）框架是基礎，但特斯拉AP在變道時有時顯得過於激進甚至魯莽，有時又過於保守。
核心可能在於，它的預測、決策、規劃是相對割裂的模組。”
陳奇驚神色一凜，專注地看著陳默。
他在特斯拉Autopilot團隊的經歷讓他深知模組化設計的優勢與侷限。
“我在想，”陳默的手指在白板上虛劃，將之前代表“預測”和“規劃”的區域猛地圈在一起。
“是否可以嘗試一種更緊密耦合的思路 —— 時空聯合規劃（Spatio-Temporal Joint Planning）？
將自車的軌跡規劃與對周圍交通參與者（Target Vehicles, TVs）未來行為的預測，放在一個統一的、基於最佳化的框架下進行聯合求解？”
“統一的框架？”陳奇驚眉頭緊鎖，陷入深思。
這個概念對他而言同樣極具衝擊力。
“對，”陳默點了點頭。
“簡單說，規劃器不再僅僅最佳化自車一條最優軌跡，而是同時考慮周圍關鍵車輛可能的多種行為假設（比如加速、減速、保持、變道），併為每一種行為假設賦予一個機率。
然後，在最佳化目標函數里，不僅要包含自車的舒適性、效率、安全性，還要顯式地包含與這些假設軌跡的互動成本（如避免碰撞的風險、變道切入時對後車的影響）。”
他頓了頓，讓眾人消化：
“這樣，規劃器輸出的不僅僅是一條軌跡，而是一系列‘條件軌跡’。
如果A車加速，我這樣走；
如果A車減速，我那樣走；
如果B車突然變道，我又該如何應對。
決策（Decision）被隱含在了軌跡的生成過程中，而不是作為一個獨立的、非此即彼的（變道/不變道）模組前置。
最終執行哪條軌跡，可以基於即時的感知預測更新，選擇風險最低或綜合收益最高的那條。
這或許能解決當前ALC在車流複雜時‘不敢變’或‘硬變’的尷尬，讓變道行為更流暢、更擬人化，也更安全。”
“臥槽！”
陳奇驚沒忍住當著徐總和姚總的面高呼了一聲臥槽，但他渾然不覺。
只是死死盯著陳默，臉上充滿了震驚和豁然開朗的表情。
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