格格党

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第58章 我的课好像確实惹出大事了（第3页）

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？”