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：“几十辆车怎么可能做到车身重量完全相同，就算其他车辆赶过去，因为赶的路长短不同，油耗也不一样，油耗有差距，重量也会有差距啊！”
AI回答：“因为视频精度不足，我通过视频分析悬挂起伏高度本身就存在至少一公分的误差，而他们的重量差，应该在分析误差之内。”
“也就是说，如果我的精度可以做到小数点后两位，那他们的误差，就在小数点后三位，超出了我的判断范围，通过整体计算，如果他们的重量相差不超过五公斤，我就无法分析出差距来。”
李亚林几乎当场骂娘。
现在虽然无法明确究竟哪辆车是萧初然乘坐的那个，但可以确定的是，那辆车里，算上司机至少有四个人。
其
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