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第8章 网暴（第4页）

顾见川將团队重新分工。

一部分人继续深耕底层算法和认知架构，另一部分人则开始著手將理论转化为更稳定的原型机。

他的生活节奏更快了。

每天绝大多数时间都泡在实验室里，与数据、算法和硬体为伍。

而言斐，则成了他最特殊的“顾问”

和“测试员”

。

新的原型机被称为“探索者-alpha”

，它拥有更灵活的关节、更丰富的传感器阵列和更强大的本地算力。

言斐將意识接入並暂时操控这具躯体，进行各种极端或精细场景的测试。

“这里，关节反馈延迟高了0.03秒，会影响快速规避动作的连贯性。”

言斐操控著alpha完成一套复杂的闪避动作后，精准地指出问题。

“视觉识別模块在强光逆光下，对细小障碍物的误判率上升了15%。”

又一次户外测试后，言斐给出数据。

“尝试用第三种认知模型处理刚才的突发乾扰，看看逻辑链条会不会更简洁。”

顾见川根据言斐反馈的第一手体验和数据，飞速叠代优化。

这种“人机协同”

的研发模式效率奇高。

因为言斐不仅能指出问题，还能清晰描述出“感觉”

哪里不对。

甚至提出改进方向。

有了他的“协助”

，研究往前推了一大截。

当然，言斐大部分时间仍以娃娃形態待在顾见川身边。

窗外，夏木葱蘢，生机勃发。

实验室里，则是另一种静默而澎湃的生机，在数据的河流与金属的骨骼中，悄然孕育。

又在实验室里连轴转地奋战了三十一个月后，顾见川和他的团队终於取得了阶段性的重大突破。

当前市面上绝大多数机器人公司，包括一些知名大厂，还停留在依靠预设程序执行固定指令的阶段时。

例如天龙公司最新展示的华宇机器人。

其灵活度虽惊艷，但每一步精细动作的背后是庞大而复杂的代码指令驱动；

国內几家头部企业推出的机器人，也多是在特定场景下运行固化程序。

但顾见川他们的“初代探索者”

机器人，已经初步具备了基於视觉和传感器融合的自主场景判断与临机反应能力。

简单来说，他们的机器人能“看懂”

周围发生了什么，並“自己决定”

该做什么。

比如，面对意外翻倒的水杯，它能迅速避开湿滑区域，並抓取附近的抹布进行清理，整个过程无需外部指令介入。