个思考和消化的时间：
“如果，有一个‘大脑’，它在设计之初，就并非单纯地模仿人类的软件思维。
而是去模拟生物视网膜，在亿万年进化中形成的‘侧抑制’效应。
它就能在硬件层级，用极低的功耗，天然地增强图像的边缘对比度。
自动过滤掉大面积的无效背景信息，完美地处理这种光线剧烈变化下的高动态范围图像。
我们柠檬科技……”
陆向阳的嘴角，终于浮现出一丝若有若无的笑意：“恰好在一棵树上，结出了这样的果子。”
“？？？”
在场的特斯拉工程师们面面相觑，没太听懂这个比喻。
但他们听懂了【侧抑制效应】这个词。
这是一个神经生物学和计算机视觉交叉领域的概念，非常前沿。
但将其真正应用到芯片硬件架构设计中……他们从未听说有谁成功过。
而此时，在人群的边缘，一个穿着深色连帽衫，始终保持着沉默，脸上几乎没有任何表情的男人。
在听到“侧抑制效应”这个词的瞬间，那双蓝色眼眸里。
第一次，迸发出了一丝难以置信的惊骇。
他就是克里斯·拉特纳。
苹果Swift语言之父，LLVM编译器之父，如今的特斯拉自动驾驶软件副总裁。
他比现场任何人都清楚，陆向阳口中的“侧抑制效应”硬件化。
对于解决“白色货车”问题，意味着什么。
那意味着一条全新的，从物理底层颠覆现有范式的道路。
一条他们曾经在实验室里推演过，却因为技术难度过高而放弃的道路。
陆向阳没有给他们太多震惊的时间，话锋一转。
回到了一个更现实的问题上：
“当然，那颗果子还需要时间才能成熟落地。
在当下，最务实、最可靠的方案，就是加装激光雷达。”
“如何加？”
在场众人又是互相对视，等待着下文。
陆向阳继续说道：“激光雷达不依赖可见光，它通过主动发射激光并测量回波时间，来直接获取高精度的深度点云。
它看到的是三维世界的结构，而不是二维世界的光影。
从根本上，它就绕开了‘把墙当天空’这种语义识别的陷阱。
对它来说，那里就是一堵墙，清清楚楚，明明白白。”
说完，他只是静静地看着Musk，目光平和。
他今天来，不是为了辩论，更不是为了炫耀。
他说出的想法，就是一颗解决方案的种子。
他要当着Musk