车辆在行驶过程中，系统反应变慢，几次险些撞上模拟障碍物。

“王总，雷达的性能在低温下下降得太明显了！” 技术人员紧张地报告。

“摄像头也有问题，图像识别滞后，系统无法及时做出反应。” 另一名工程师补充道。

王卿没有说话，只是紧紧盯着前方的道路，心中暗自盘算。

他知道，这种低温环境是所有自动驾驶系统的难题，尤其是传感器性能受限于环境变化。这不仅需要硬件升级，还需要大量软件优化。

“我会继续优化。”

王卿指示道，“加入实时气候数据分析模块，增加系统对不同天气的自适应能力。”

测试团队也开始忙碌起来，调整代码和设置，不断尝试改进系统。

然而，尽管做出了很多努力，系统依然未能在这种极端环境下达到完美的表现。

就在一筹莫展之际，王卿的脑海中有了了一个大胆的想法：“考虑将车载系统与外部天气服务进行对接？如果能提前获得精确的天气预报，或许可以让系统在恶劣天气中更好地做出预判和调整。”

潘军眼睛一亮，立刻赞同道：“这个想法很好！我们可以通过云端分析实时获取气象信息，并结合车辆位置的路况数据，提前进行系统调整，确保车辆在行驶过程中始终处于最佳状态。”

这个思路让大家重拾信心，大家迅速行动起来，将系统与外部气象数据对接，进行了一系列的测试。

果然，这项改进大大提升了系统在恶劣天气下的表现，车载摄像头和雷达传感器的性能得到显着提升，车辆的反应速度也大大加快。

“看来这个方案确实有效！” 潘军兴奋地说道，眼神中充满了期待。

“但这还不够。”

王卿却没有放松，“市场竞争激烈，尤其是国际巨头们的技术实力不容小觑。我们必须在实际路况中不断打磨系统，尤其是在复杂的城市道路和高密度交通环境中，进一步验证系统的稳定性。”

“王总，您是想直接投入真实路况测试吗？” 一名高级工程师有些犹豫，“这样做风险很大，如果系统出错……”

“没错。”