但需要不断完善。汽车芯片制程要求不太高，但安全性要求特别高，人工智能这一块要求特别高（要求机器学习的准确性非常高）。这个组的应用数学家都特别强，数学模型、参数，搞得不亦乐乎。伏羲正好学习。同时，伏羲坚持搞通所有元器件，搞通元器件与芯片之间的融合问题，或者软件调配，或者元器件调整，或者芯片设计调整。别说，伏羲的作用很大，伏羲这方面的工作很快提高了无人驾驶的安全性、稳定性，得到汽车厂家的大力赞扬。部门对伏羲半天工作制的议论销声匿迹。
在工作过程中，伏羲不断揣摩机器学习，再思考人类的认识论、实践论。觉得，人类学习强在“是什么、为什么”的直觉判断，机器学习强在“怎么样”的逻辑推理上，又快又严密又准确。“是什么、为什么”定方向，“怎么样”定步骤、求结果。从数学的角度来看呢？“是什么、为什么”定变量、应变量，定性它们之间是否有关联，“怎么样”是确定两者有关联后，探寻它们的函数关系式。
伏羲越想越觉得有道理，和应用数学家们一起讨论，数学家们大受启发，对建立机器学习的数学模型和参数重新思考。数学家们重新仔细确定变量，确定哪些变量有关联度。然后建立初步数学模型，不断输入数据。运算、结果、对照，一点点地修改着参数、关系式，越来越好。伏羲跟着他们做，理解也越来越生动、清晰。
“啪”，一个阶段性成果出笼。数学模型、参数确定，EDA改进，芯片设计新方案出，芯片流片，伏羲根据新的芯片调整元器件、软件。
第十六年六月二日，正式进行无人驾驶新测试。结果一出，事故率下降一个级数。巨大成果。
十日，宿为公司老板任老为小组成员颁奖。伏羲看着任老的充满老年斑和皱纹的老脸，有些感慨，年纪这么大了，还在为社会奉献。任老到了伏羲面前，笑道：“你就是动手之王啊？”伏羲回：“不敢当，不敢当。”任老言：“你是个全才。”伏羲趁机言：“我希望全面发展。可否到其它部门流动？”任老言：“噢！你想去哪个部门？”伏羲回：“我想去通信部门。”任老言：“你这跨得有点大啊！”顿了一下，言：“那就去吧。”
十一日，伏羲到通信部门报到。部门长也不客气，先把伏羲弄到厂里去。伏羲挺高兴。伏羲对通信元器件不太懂，正好对着实物熟悉。原理不清楚的，问厂里工程师，厂里不知道，跑到通信部门里问。然后，元器件与芯片融合问题伏羲比较擅长。伏羲一边努力学习，一边帮着厂里改进。
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