“解决方案呢？”徐平追问。
这个问题很关键，误判可能导致用户对系统失去信任。
“我们建立了百万级场景库，通过强化学习持续优化。”卞金麟展示数据平台。
“每天云端处理超过100万公里虚拟里程。另外......”
他看向陈默，“陈总建议的众包数据采集方案已上线，首批100台测试车每天回传3PB数据。有个意外收获：我们发现外卖骑手的行驶轨迹是预测城市交通流的绝佳样本。”
陈默微微颔首。
这个方案借鉴了前世特斯拉的影子模式，
但更符合中国路况。
他注意到徐平眼中闪过赞许光芒，这种低成本获取真实数据的智慧，正是华兴最擅长的。
相比之下，前世这个时期的特斯拉还在依赖北美数据训练中国场景，水土不服现象严重。
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