模型首先依赖的是视觉端到端的世界建模。
我对此一直都没有怀疑过。
但当传感器检测到环境进入极端条件，比如雨滴干扰摄像头成像，或者雾霾造成对比度骤降，系统会自动触发多模态权重调整。
不是手动去改参数，而是在训练阶段就引入了跨模态自适应机制。
换句话说，模型里有一个动态感知门控单元，它会实时评估各传感器的信噪比与置信度。
比如在浓雾中，视觉通道的置信度下降，雷达和毫米波的置信度权重自动提升，最终在融合层输出给规划模块。
我们把它称为加权共识机制。
视觉、激光雷达、毫米波，不是孤立地投票，而是通过时空一致性检验来互相约束，一旦有一方出现幻觉或噪声，其他模态会立即修正它。
训练方法上，我们使用了大规模跨天气的对抗式数据增强。
不仅是晴天、雨天、雪天，我们还模拟了沙尘暴、强台风、夜间极光干扰等极端场景。
模型在预训练阶段已经习惯于模态间的权重转移，它不是在极端天气里临时学，而是早就会了。”
林燃在说的时候，直播间里的弹幕都是：“燃神，够了，够了！”
“别说了，老马太坏了，这是在打听情报呢。”
“燃神还是太单纯，要换大嘴来，肯定各种山海经词汇给你轮番上，忽悠得马斯克一愣一愣的。”
“我都能想到大嘴怎么说好吗：我们有一整套天工系统，它像《山海经》里的神兽一样，可以在风雪雷电中自由行走。
传统的感知是看，而我们的系统是通感，不仅仅是视觉、雷达、毫米波，而是把它们揉碎、熔炼成一个超感知矩阵，在任何条件下，车子都能像鲲鹏一样振翅而起，自如飞翔。
燃神跟他提什么模态权重转移啊！”
林燃看不到直播间的弹幕，也不在意，这不算什么，思路不重要，细节才最重要。
他接着说道：“如果用更直白的比喻：视觉是大脑的眼睛，雷达是骨骼里的平衡感。
常规下，眼睛主导。但在极端情况下，我们让平衡感接管，确保整个身体依然稳稳站住。
所以从来都不是只有视觉！
不是我们人为告诉它‘现在靠雷达’，而是模型自己在训练里就学会了何时要更相信谁。”
马斯克一下沉默了，他绕着车仔细看了一圈，像是在肉眼目测车上有多少个传感器，分别是怎么分布的。
他也知道，这些细节最需要捕捉。
车门缓缓自动打开，车内灯光柔和，仪表台上没有方向盘，只有一条细长的显示屏，投射出实时的3D城市占据图。
马斯克开了个玩笑，不是活跃气氛，更像是让自己恢复冷静：“没有方向盘，这要么是天才之作，要么是疯狂之举。”