第1819章 鱼 （1 / 2）

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弗里蒙特午后的阳光白得晃眼，沥青路面蒸腾起扭曲的热浪。

马圣在前头不紧不慢地引着路，引擎低吼声里都透着股心不在焉的劲儿。拐了两个路口，便滑进一片低矮商业区边缘的停车场，最后停在了一间门脸朴素的快餐店门口，边上停着几辆皮卡和日系轿车，透过玻璃窗能看见里面简单的塑料桌椅。

曹鹏下车抬眼一瞧那明晃晃的招牌，又瞥了眼正朝店门走去的马圣略显扭曲的背影，冲对李乐嘀咕一句，“哥，这人……和你差不多。”

李乐正开车门，闻言扭头，“啥意思？”

“抠。”曹鹏吐出一个字，表情诚恳。

“瞎说。我这叫量入为出，勤俭持家。他这……呵呵。”

李乐朝马圣努努嘴，眼里闪过促狭的光，心说你这小子还是见识少。

你要是知道这孙子是亿万富翁的时候，离婚给生了六个娃的前妻也就甩两百万刀加辆特斯拉，成了十亿富翁的时候，打发第二任前妻，涨到2000万刀，依旧附赠特斯拉一台，等身家百亿了，带着新女友能住40平米的移动板房，睡破了洞的床垫，吃火锅只特么点俩素菜，能把公司保洁都裁了让员工自己打扫卫生自备厕纸，吃个包子都得跟人AA，平日里穿衣服全靠白拿公司广告衫，出差从不住酒店专蹭朋友家沙发……你就知道，我对他而言，已经算得上慷慨似海了。

三人进了店。午后时段，人不算多，零星坐着几个人，边啃汉堡边看墙上电视里的球赛重播。空调嗡嗡作响，制冷效果一般，吸口气，一股子油脂被反复加热后的沉浊味道。

马圣已经站在点餐台前，仰头看着头顶的灯箱菜单，手指在下巴上无意识地摩挲着，那神情不像在选餐，倒像在评估某个复杂的技术参数。

见他们进来，对柜台后穿着制服、面无表情的拉丁裔小哥说，“四个经典双层牛肉堡，大份薯条，四杯大可乐。”顿了顿，又补充一句，“用这个。

说着，从牛仔裤口袋里摸出一张皱巴巴的优惠券，捋平了，递过去。

曹鹏和其其格对视一眼，嘴角都忍不住抽了抽。

李乐倒是面色如常，这就很对味儿了。

四人端着堆满食物的托盘，在靠窗一张长桌旁坐下。椅子有点小，桌子有点黏。马圣还挺会照顾人，自己坐在靠过道的位置，把相对干净些的靠墙位留给了李乐。

马圣咬了一大口汉堡，咀嚼得很快，仿佛进食只是为了补充能量这一纯粹目的。咽下后，他灌了口可乐，直截了当地问，“马克给我说过你和杨树林。”

“你为什么投资电池实验室？投入很大，但方向……有点保守。”

李乐慢条斯理地拆着汉堡包装纸，“兴趣，爱好，加上一点运气。”他咬了一口，肉饼汁水丰盈，但调味标准化得乏善可陈，“不过，遇见你之后，这点运气看起来就不太够了。至于保守，关键你得看谁用，怎么用。”

马圣没理会他话里的调侃，眉头微微皱起，像是自言自语，又像是阐述真理，“磷酸铁锂，安全，寿命长，但能量密度是天花板。我要的是颠覆，是让电动汽车不仅可行，而且性感，让人渴望。是让开惯V8的人坐进电动车里，还能感觉到推背感，而不是安全可靠但温吞如水的高尔夫球车。”

“能量密度是关键。是现成的最优解，数量堆叠，能量密度就上去了。”

“但现在看，你这最优解，”李乐指了指窗外特斯拉工厂的大致方向，“表现可不怎么优美。跟放烟花似的，当然，很灿烂。”

“路上总有颠簸。”马圣的语气毫无波澜。

“现在是唯一能在能量密度、成本和供应链成熟度上取得平衡的方案。安全问题，是工程问题。而工程问题，”他盯着李乐，“总能解决。用更好的BMS，更严密的热管理，更极致的系统控制。”

“想法挺好。可看你那电池管理系统现在的水平，啧啧啧，巧克力味的狗屎或许闻着香，可它还是狗屎。”

马圣灰棕色的眼睛倏地亮了一下，不是恼怒，而是一种近乎兴奋的探究。“你看出来了？”他身体微微前倾。

“不是我，”李乐坦然一指曹鹏，“是我弟说的。”

曹鹏正努力对付着厚实的牛肉饼，一听这话，差点噎住，幽怨地瞪了李乐一眼，那意思是“你又卖我”。

只得点头，“嗯，几千节串联并联，木桶效应放到最大，不一致性、局部热失控是大概率事件。刚才那火的颜色和燃烧状态，很像电解液或高分子材料燃烧，扑救困难，说明热管理和隔离可能没做好。BMS如果不够精细，预警和干预就……”

“你懂这个？”

李乐替曹鹏回答了，语气里带着点自家孩子被夸的得意和炫耀，“我弟，卡内基梅隆的计算机博士，专攻机器学习和人工智能底层算法，很牛逼的好不好。”

马圣放下汉堡，抽了张纸巾擦手，动作很慢，目光却牢牢锁在曹鹏脸上，像发现了新的矿脉，“具体研究方向？如何应用于复杂系统控制？”

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曹鹏被对方灼热的目光看得有些不适，但谈到专业，语气便自然沉稳下来，“我现在的方向更偏重基于统计学习的模型优化和特征提取。比如，用多层神经网络做稀疏编码，来学习高维传感器信号中的特征模式，理论上可以用于更精准的电池状态估计和健康状态预测。传统的基于等效电路模型的方法，在动态工况和电池老化后误差会变大。”

“神经网络？黑箱模型。不可解释性在安全关键系统里是致命伤。”马圣立刻反驳，但并非否定，而是挑战，“你怎么确保它的输出在极端边界条件下仍然可靠？怎么防止过拟合？实时性如何？”

“所以需要混合架构。”曹鹏语速加快，显然被问题激发了表达欲，“不是纯黑箱。可以用物理模型提供基础框架和约束，用神经网络作为补偿器或特征提取器，学习模型偏差和非线性部分。解释性可以通过注意力机制、对中间层激活的可视化来部分解决。实时性靠模型剪枝、量化和专用硬件加速。”

马圣手指无意识地在桌面上敲击，“数据呢？高质量的训练数据从哪里来？尤其是故障数据、极端工况数据，你们实验室有吗？”

“这正是难点。”曹鹏承认，“仿真数据可以部分弥补，但和真实数据总有差距。我们实验室也在搭建更精细的电池测试平台，尝试用强化学习在仿真环境里探索边界，但最终还需要实车数据闭环。”

“我们可以提供数据。”马圣立刻说，仿佛这是个再自然不过的交易，“真实的、残酷的、包括各种失败工况的数据。你的算法，可以在我们的平台上验证、迭代。这是双赢。”