行驶时的悬挂姿态来做判断，比如，ai可以通过视频，判断路面起伏，对路面起伏的坡度进行预估计算，然后再根据车辆的速度，来判断车辆通过某种起伏程度时，悬挂的起伏状态。
无论是普通弹簧悬挂，还是空气或者电磁悬挂，车辆行驶在起伏路面上的时候，车身都会随着起伏压缩或者释放悬挂。
而决定起伏幅度的几大因素，分别是路面起伏的坡度、车辆行驶的速度、车辆悬挂的调教以及车身整备重量。
这四点里，任意一点存在不同，那么车辆悬挂的表现就会不一样。
ai切入的点是觉得，既然都是相同的车型，那么它们的悬挂肯定也是一样的，路面坡度和行驶速度，可以通过ai来计算它们之间的联动关系，来确定同样的车，在不同速度过不同坡度的时候，是否呈现出相同的反应系数。
唯一无法计算的变量，就是车身整备重量了。
越重的车，在应对起伏的时候，起伏程度自然也就越低，反之亦然，就好像满载的轮船应对波浪时会更加平稳。
ai自己罗列了一大堆自己的切入点，让李亚林感觉非常有道理，于是他立刻授权ai沿着这个思路进行分析。
可是，当ai全力运转几十秒钟之后，反馈的结论是：“我通过计算视频中路面坡度、车辆行驶速度以及车身起伏程度，得到了一个反应系数，然后经过对比发现，所有车辆的反应系数都一样，这不符合常理。”
李亚林立刻询问：“不符合常理是什么意思？”
ai回答：“如果所有车辆通过这三个点计算出的反应系数都一样，只能证明所有车辆的整备重量相差无几，如果他们车辆的重量相差较大，每辆车的反应系数都应该是不一样的，重量小的车辆，反应系数就高，重量大的车辆，反应系数就低。”
李亚林惊讶道：“几十辆车怎
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