他顿了顿：“但我必须问一个问题：为什么是automind？为什么不直接收购mobileye？或者投资美国的waymo、cruise？”
“因为mobileye已经老了。”林澈的回答直白得惊人，“他们的eyeq芯片架构还是十年前的思路，软件生态封闭，而且——最重要的是——他们是英特尔的公司。英特尔的战略重心不在汽车。”
“至于waymo和cruise，他们的技术路线太激进，直接瞄准l5全场景。但现实是，l4级的高速公路和城市快速路场景，在未来五年就有商业化可能。我们要做的是能落地、能赚钱的技术，而不是实验室里的科幻。”
林澈身体前倾，目光直视瓦格纳：“automind的技术路线最务实：从高速公路l4做起，逐步扩展到城市道路。这和星海的产品规划完全契合。我们要在2026年推出的星海02轿车上，搭载l4级高速公路自动驾驶系统，直接对标特斯拉model s的fsd。”
“但特斯拉有百万辆车在路上，他们有数据优势……”
“所以我们要合作。”林澈打断他，“星海的车、星海的芯片、automind的算法，加上我们即将获得的全球数据——这个组合，有机会在三年内追上特斯拉。”
会议室再次安静。窗外的教堂传来午时钟声，低沉而悠长。
瓦格纳和施密特用德语低声交流了几句，然后瓦格纳站起身，伸出手。
“我们需要一周时间做内部讨论，但……原则上，我接受这个方案。”
林澈握住他的手：“明智的决定。”
签约仪式在一周后的10月24日举行，地点还在automind的会议室，但这次人多了些。除了双方团队，还有慕尼黑本地的几家媒体——澈宇特意安排的，这是战略投资，也是品牌宣传。
合同文本厚达两百页，但核心条款就那几个：澈宇投资1亿欧元，占20%股权；星海获得l4算法授权，首期授权费5000万欧元，后续按装机量支付royalty；联合实验室命名为“星海-automind自动驾驶创新中心”，首期投入2000万欧元，双方各派50名工程师。
签字时，闪光灯闪烁。
“马库斯，合作愉快。”林澈在合同上签下名字，“从现在开始，我们就是伙伴了。”
“也是竞争对手。”瓦格纳微笑，“你知道宝马也是我们的投资人，而宝马……是星海在欧洲的竞争对手之一。”
“那就在竞争中合作。”林澈并不在意，“现代商业不是零和游戏。我们可以给宝马供应芯片，同时用automind的算法打败他们的自动驾驶系统。这才有意思。”
仪式结束后，双方团队移步到演示中心。那里已经布置好了一个技术研讨会——这是签约的附加环节，让两边的工程师提前开始交流。
星海芯片团队带来了xh-ad01的详细架构文档。automind算法团队则开放了他们的仿真测试平台。
“你们的芯片内存带宽是多少？”automind的首席架构师问。
“512gb\/s。下一代规划1tb\/s。”星海芯片工程师回答。
“够用了。我们的注意力机制模型对内存带宽很敏感……”
“算法能不能支持动态精度？我们芯片的tensor core可以支持fp16、int8、int4混合精度计算……”
“可以优化。其实我们的视觉backbone已经做了量化适配……”
技术人员的对话迅速进入深水区。德语、英语、中文混杂，白板上写满了公式和架构图。
林澈和瓦格纳站在一旁观看。
“这就是我想要的。”林澈低声说，“技术人的共同语言。不管来自哪个国家，面对一个问题时，他们的思维方式是相通的。”
“但文化和管理的差异呢？”瓦格纳问，“德国工程师不喜欢加班，中国工程师似乎……比较拼。”
“所以我们不要求德国团队加班。”林澈说，“但我们会建立激励机制：重要的技术突破，发额外的奖金；联合研发的成果，申请专利，双方共享收益。用利益驱动，而不是用考勤驱动。”
瓦格纳点头。这个方案比他预想的更务实。
“说到专利，”林澈想起一件事，“我听说automind在‘端到端自动驾驶’上有一些基础专利？”
“是的，三年前申请的，下个月就要授权了。”施密特博士走过来，“这套专利的核心是‘用强化学习直接训练驾驶策略，而不是分模块训练感知、决策、控制’。虽然现在还处于早期，但我们认为这是未来的方向。”
“特斯拉也在做这个方向。”张涛插话，“马斯克去年就说要转向端到端。”
“所以专利很重要。”林澈对索菲亚说，“安排专利律师团队，帮automind做全球专利布局。特别是中国、美国、欧洲这三个主要市场。该申请的申请，该无效竞争对手的就无效。”
商业、技术、法律——这就是现代科技竞争的三个维度。缺一不可。
晚上，林澈在慕尼黑机场的贵宾候机室等航班回北京。
手机里已经收到了国内团队的汇报邮件。星海02的底盘测试进展顺利，内饰设计已经定了三个方案，智能化系统的架构设计完成度70%……
加上今天获得的l4算法，星海02的拼图就完整了：碳纤维车身、800v高压平台、自研的180tops芯片、来自automind的l4级高速公路自动驾驶算法。
这款车的定位很清楚：高端智能轿车，售价区间40-50万人民币，直接对标特斯拉model s和蔚来et7。预计2026年第三季度上市，国内和欧洲同步发售。
张涛坐在对面，还在笔记本上记录今天的技术讨论要点。
“林总，automind的算法确实强，但完全依赖他们也有风险。”张涛抬起头，“我建议联合实验室的第一优先级，是知识转移。我们要在一年内，完全掌握他们的算法框架和训练方法。”
“同意。”林澈说，“所以给你们定个目标：2026年底，星海自动驾驶研究院要能独立开发下一代算法，不再需要automind的技术支持。”
“automind那边……”
“他们会向更前沿探索。”林澈早有规划，“端到端自动驾驶、车路协同、甚至飞行汽车的控制算法。我们投资他们，不只是买现在的技术，更是买未来的可能性。”
飞机开始登机。
走进舱门时，林澈最后看了一眼慕尼黑的夜空。这座城市诞生了宝马、奥迪、西门子，现在又孕育了automind这样的创新公司。而星海，正在把这些分散的创新点连接起来，形成一个跨越中欧的技术网络。
飞机起飞后，他打开座位前的屏幕，调出星海02的概念图。
流线型的车身，无框车门，隐藏式门把手，贯穿式前灯……这些设计细节很重要，但真正决定这款车成败的，是那些看不见的东西：芯片、算法、电池、碳纤维。
就像automind演示的那样，真正的技术，是让复杂变得简单，让危险变得安全，让驾驶从负担变成享受。
而星海要做的，是把这些技术整合成一个完美的产品，然后——交给世界。
闭上眼睛前，林澈给陈默发了条信息：“automind的投资完成了。接下来，让芯片团队和算法团队深度对接。我要在三个月内看到第一版‘星海l4系统’的仿真测试结果。”
陈默秒回：“已经在安排了。另外，3nm芯片的第二轮流片结果出来了，良率提升到82%。这个数字，台积电当年做到第三代才实现。”
林澈笑了。
芯片、算法、汽车——这三个齿轮，正在越转越快，越咬越紧。
而它们驱动的，是一个正在加速奔向智能化的未来。
