所以，李亞林不想在這個(gè)時(shí)候發(fā)散思維，他最希望的，是AI能夠通過極其細(xì)微、細(xì)微到人無法察覺的異常，來定位出蕭初然真正身處的車輛。

        如果能從幾十輛車?yán)锍榻z剝繭選出唯一的那個(gè)，一切就簡單多了。

        于是，他將所有視頻資料全部輸入AI模型，讓AI模型自己分析這些車輛的不同。

        AI立刻從多個(gè)維度對這些車輛進(jìn)行了分析，AI認(rèn)為車輛外觀沒有任何差異，就連不同的污漬都找不到，這證明他們出發(fā)前就對車輛進(jìn)行了徹底的清潔。

        如果需要的話，AI可以通過對車輛行駛時(shí)的懸掛姿態(tài)來做判斷，比如，AI可以通過視頻，判斷路面起伏，對路面起伏的坡度進(jìn)行預(yù)估計(jì)算，然后再根據(jù)車輛的速度，來判斷車輛通過某種起伏程度時(shí)，懸掛的起伏狀態(tài)。

        無論是普通彈簧懸掛，還是空氣或者電磁懸掛，車輛行駛在起伏路面上的時(shí)候，車身都會(huì)隨著起伏壓縮或者釋放懸掛。

        而決定起伏幅度的幾大因素，分別是路面起伏的坡度、車輛行駛的速度、車輛懸掛的調(diào)教以及車身整備重量。

        這四點(diǎn)里，任意一點(diǎn)存在不同，那么車輛懸掛的表現(xiàn)就會(huì)不一樣。

        AI切入的點(diǎn)是覺得，既然都是相同的車型，那么它們的懸掛肯定也是一樣的，路面坡度和行駛速度，可以通過AI來計(jì)算它們之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系，來確定同樣的車，在不同速度過不同坡度的時(shí)候，是否呈現(xiàn)出相同的反應(yīng)系數(shù)。

        唯一無法計(jì)算的變量，就是車身整備重量了。

        越重的車，在應(yīng)對起伏的時(shí)候，起伏程度自然也就越低，反之亦然，就好像滿載的輪船應(yīng)對波浪時(shí)會(huì)更加平穩(wěn)。

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