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等会儿有人来问话，老老实实交代，別添油加醋，也別隱瞒。”
他靠在椅背上，脑子里全是那只在课桌间穿行的机器狗，以及最后那个戴鸭舌帽的年轻人站起来问出的那句话。
“这只机器狗，能背上一把步枪吗？”
何永辉闭上眼。
他终於明白，自己今天坐在这间二本大学的教室里听到的东西，到底有多重。
这根本不是什么產学研项目，这是一颗能把整个行业甚至更多领域炸翻天的雷。
视线切回那间没有窗户的会议室。
盘问进入了更深的技术层面。
“视觉识別的响应延迟是多少？”
龙剑风问。
林宇想了想：“用普通的民用级晶片，三十毫秒左右。
如果换上专用的边缘计算单元，能压进十毫秒。”
龙剑风的笔尖停顿了一下：“也就是说，从发现目標到给出动作指令，它比人类的神经反射还要快？”
“那是硬体决定的，ai架构只是提供了一条最捷径的运算通道。”
“在复杂背景下，比如烟雾、强光干扰，路径规划算法会受影响吗？”
“普通的视觉传感器会。”
林宇回答，“但刚才在课上我已经演示过了，算法本身支持多模態输入。
如果你们给它加装红外或者毫米波雷达，它能在全黑或者浓烟环境里，维持毫米级的定位精度。”
龙剑风在纸上重重地划了一道线。
“你课上提到，把尺寸放大到一米，就能加装武器平台。”
龙剑风翻开另一页，“这种放大，算法上需要重新推倒重来吗？”
林宇摇头：“不需要。
底层的物理引擎和运动学逆解模型是通用的。
只要输入新的质量和尺寸参数，ai会自动调整步態和发力逻辑。
这就是我说的跨平台迁移能力。”
“最后那个问题。
那套行为模仿模块，原始训练数据从哪来的？”
“网上抓取了两百多段宠物狗的视频。”
“如果换成战术规避动作呢？”
龙剑风抬起头，“比如蛇形走位、掩体寻找、火力点压制判定。
把这些数据餵给它，需要多长时间能形成肌肉记忆？”
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