第二天下午，李傲准时在加州旧金山机场与特伦教授一行人会合，随后直接驱车前往测试现场。

虽然这是谷歌自动驾驶实验室的研发项目，前期的基础测试也是在谷歌园区内进行的，但由于原型车在极端路况下的安全冗余测试具有极高的政策和技术门槛，最终的封闭复测被安排在了著名的劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL）封闭道路测试区。

该区域能够近乎完美地复现复杂的城市十字路口和多变无保护左转等极高难度路况，同时也拥有全美公认最严苛的自动驾驶准入验证标准。

在宽敞的商务车后排，特伦教授特意邀请李傲坐在身边，并在路上向他透露了最新的动态。

“我刚从测试场那边得到消息，这次不仅有我们内部的评审，连NASA艾姆斯研究中心也会专门派一个专家小组过来旁听和观摩复测。”

特伦教授语气中多了一丝郑重，“看来，不管是硅谷还是美利坚政府，大家都急切想看到具备高级决策能力，还能够真正上路的自动驾驶实车表现。

“希望我们明天的测试，能给他们一个满意的答案。”特伦教授叹了一口气，语气中隐隐带着些许压力。

李傲只是静静地听着，并没有过多插话。

他十分清楚目前的产业局势。

当前全球的头部科技公司，和底特律的那些传统汽车巨头，都在疯狂砸钱押注自动驾驶这条新赛道。

然而在模拟器和PPT之外，现实中真正能够在无保护左转等极限非结构化路段稳定通行的实车，却是凤毛麟角。

在这个技术迭代的十字路口，谁能率先交出一份安全且高能效的试卷，谁就能占据制定未来产业规则的制高点。

不过对于自己的非局部多目标耦合场景图模型，李傲倒是很有信心。

在离散时空下模拟出的风险演化概率，已经在超级计算机中经过了多维拟合检验，误差控制在极窄的合理阈值内，至少不会在基础算法层面拖谷歌工程团队的后腿。

而且既然新底层决策方案已经写入了实车的智能驾驶模块，那一切的疑虑，都将在明天的测试赛道上由最直观的数据来解答。

车向东开了一个多小时，穿过东湾城市边缘和连绵低丘，最后停在利弗莫尔测试基地的外围。

他们刚推开车门走下，早已等候在此的马修和埃里克便快步迎了上来。

随行的人群中，还能看到身为助理研究员的数学系博士生安珀。

“特伦教授，Leo。”

马修率先和几人打了个招呼，随即汇报道，“测试车和各种追踪设备已经全部部署到位，正式复测定在明天上午九点。我们现在可以先去一趟控制中心，让Leo熟悉一下环境，咱们顺便再把最后几组核心传感器的数据核对一下。”

“好，辛苦你们了，我们直接过去。”特伦教授雷厉风行地点头。

在前往控制中心的中巴车上，安珀特意挑了李傲身旁的座位坐下。

原本有些紧绷沉闷的车内气氛，顿时缓和了不少。

“Leo，我就猜到教授这回肯定要把你这位幕后功臣请过来。”

安珀有些兴奋地眨了眨眼，虽然刻意压低了声音，却显得很活泼，“每次有你在，甭管什么项目，都进展得特别快，这次无人驾驶决策问题往前推进了一大步，明天我可得在监视器前看个过瘾。”

“谢谢安珀，希望到时的实车表现，不会让你和咱们的团队失望。”李傲转过头，对这位为人善良，又曾经给他提供过很多帮助的学姐温和地笑了笑。

他们的交谈声音虽然不大，却也清晰地传入了车厢内其他工程师的耳中。

不过，或许是因为肩上担负着整个算法重构项目成败的巨大压力，除了几声善意的苦笑，车里的其他人依然保持着沉默，神色略显严峻。

由于正式复测被安排在明天上午，李傲在今天下午并没有太多实质性的任务。