像飞龙、破坏者一般有智慧能思索的“电动汽车人”成为电动汽车智能化发展的目标与方向。现阶段，行业内各小车企也在纷纷努力给电动汽车注入更多智能基因，不断向手动驾车迈向，但受限于技术限制，大多数智能电动汽车都还处于可视化智能阶段，无法完全同时实现安全可靠手动驾车，因为当人工智能算法对相应的驾车统计数据重要信息进行推论时，会因统计资料库不完整而难以作出正确取舍，进而导致推论误判，出现安全可靠难题。
那么，面对繁杂的手动驾车情景，长安电动汽车的诚意又从何而来呢？
能思索会自学同时实现每一种情景中的准确推论
想要真正同时实现安全可靠的手动驾车，电动汽车须要具备更低阶的知觉智能，具备自学、思索和推论等知觉潜能，能在驾车操作过程中奥波切茨，除了须要化解车的自然环境可视化、重要信息融合、路线规划等难题，还须要具备对随时变化的卫星城交通自然环境统计数据进行推测的功能，从而能在各种繁杂情景中作出加速自然科学的驾车推论。
为此，长安电动汽车针对中国特色的繁杂卫星城交通条件，透过知识图表的形式，首开以CSS数学模型为核心的双认知智能数学模型，可理解为协同情景安全可靠知觉智能数学模型。这个数学模型具备思索和自学的潜能，不仅可以适应自然环境，还可以将用户的每一次地形难题纪录下来，然后形成大量经验，并将策尔纳成了一些集合论，再通操作过程序语言、参数值等应用领域示例找出这些难题的化解之道，成为具备知觉智能的AI，在下一次遇到类似难题时手动辨别，找出与难题相对应的化解之道。
目前CSS数学模型总结出的集合论包括在事故高发情景下提防，提前规避，防止出现在其它交通参加者的可视化盲点等，主动和其它卫星城交通参加者可视化表达自身驾车意图，在车辆潜能上升时选用谨慎的驾车思路，让速不让道等，大幅提升了繁杂卫星城交通条件下手动驾车的安全可靠性。
数千繁杂情景累积保证每一次手动驾车的安全可靠
为了保证手动驾车在每一个情景中的自然科学推论，CSS数学模型选用人才库形式来定义手动驾车情景，并结合了情景安全可靠胺基酸，应用领域统计数据驱动的形式来化解手动驾车的规控难题，目前在人才库方面，长安电动汽车已经累积了科季夫典型的手动驾车情景，覆盖手动驾车操作过程中“高速辅路－卫星城开放路－卫星城加速路－上下引道－路口”客货运输形行驶，在不同的卫星城交通情景下，均能执行可靠的手动驾车思路动作，如行人爱勤，手动拐弯等。
值得一提的是，长安电动汽车CSS数学模型人才库所累积的海量数据手动驾车情景中，大部分是通常所说的手动驾车“拦路虎”——CONER CASE，也就是不同于常规驾车情景的繁杂梯形情景，例如，一个人带着一条狗在高速公路上跑、一匹马车在交通流量中穿行等，而现阶段的AI在面对以上没有自学过的特殊情景时便会表现得束手无策，造成安全可靠难题。CSS数学模型选用了传统深度自学和增强自学双核心技术，掌握海量数据边梯形角的情景的同时还能同时实现一些个性化的自生长情景，并自然科学匹配相应驾车模式，对于一些没有遇到过的CONER CASE，还能根据人才库挖掘出与之匹配的模式，有效化解手动驾车应用领域于繁杂情景的驾车难题，高效助力真正手动驾车时代到来。
CSS双知觉智能数学模型构建了长安电动汽车咖啡常房知觉智能的基础根基。作为咖啡智能2.0中的重要一环，咖啡常房与全新电子电气架构、智慧线控底盘、智能座舱等智能化杀手锏的完美配合，使电动汽车成为有思想、个性化、可成长的智慧出行伙伴。相信随着长安电动汽车在智能化领域的不断投入与发展，咖啡智能将同时实现加速突破，加速长安电动汽车向全球化智能科技公司转型，而“电动汽车人”的梦想情景也终将走入我们的生活。
