全面屏的屏占比上做功夫，耗费千辛万苦的争夺那1%的屏占比，你还不如给手机加上一个看上去就非常酷炫的红外线投影键盘上去。
“老板，红外线投影键盘技术确实几十年前就已经出来了，那我们肯定不会拿这种技术来证明我们自己的，我们也没有这个脸面！”童和笑道“这项技术是一年前开始立项的，但是负责这个项目的赵春雷老师，能力却非常的强悍，他第一时间就察觉到了这项技术在实际应用中的问题。于是他提出了一个设想，将这项技术做了一个小小的改变。”
“什么改变？”黄老板好奇的问道？
“很简单，就是把红外线感应器技术，给改成了红外线雷达摄像头技术！”童和道。
“外线雷达摄像头技术？”黄老板愣了一下“这不是研究中心给咱们的电动车正在研发的技术吗？”
没错，江南集团此时也确实在研发电动车技术，而且一开始就瞄准了自动驾驶技术去的。而整个自动驾驶技术最核心的其实不在于AI，又或者是对于驾驶逻辑的设计，而是在于如何能够实时的掌控整个路面情况。
因为设计驾驶逻辑其实并不困难，这不过是一个逻辑汇总以及机械学习的过程，以江南集团的程序员的水平，只要一年的时间就能够拿出完善的程序出来。
整个自动驾驶技术最困难的地方其实在于数据收集，在于对整个道路路况的详细掌握。
电动车的自动驾驶技术的逻辑，首先就在于收集全面的路况信息，然后根据路况信息判断，接下来怎样行驶才不会撞到任何的物体，又或者是不会违反交通规则，准确的识别各种各样的交通标志等等，这其实才是整个自动驾驶技术真正困难的地方。
通过未来出现的种种和自动驾驶技术有关的车祸，其实基本上都是路况信息收集不全面造成的。
比如有一起发生在米国的自动驾驶的特斯拉直接撞到护栏的车祸，根据后期调查结果显示，原因是之前下过雨，导致水珠落在了护栏上面，造成了光线的反射，而这光线的反射则让特斯拉车身上安装的摄像头判断出现了失误，认为那个位置只是一个单纯的起了雾而已，结果就直冲冲的冲了过去，造成了严重的车祸。
后来还有一个特斯拉撞击小女孩的车祸，也是一样的情况，这个小女孩穿了一身红黄相间的衣服，而这个红黄相间的衣服又是上下分隔的，分隔的位置刚好在肩膀的位置，导致特斯拉判断这个小女孩是一个马路边上的安全锥。
而因为此时恰好对面有汽车迎面逆行行驶过来，特斯拉的自动驾驶技术经过判断，认为应该尽全力的向左转方向，哪怕这样会撞击到安全锥……必须和两车相撞比起来，撞到一个小小的安全锥其实并不是什么
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