“可是那些當兵的......”
“別猜了。”何永輝打斷他，“今天在那個教室裡看到的一切，爛在肚子裡。等會兒有人來問話，老老實實交代，別添油加醋，也別隱瞞。”
他靠在椅背上，腦子裡全是那隻在課桌間穿行的機器狗，以及最後那個戴鴨舌帽的年輕人站起來問出的那句話。
“這隻機器狗，能背上一把步槍嗎？”
何永輝閉上眼。
他終於明白，自己今天坐在這間二本大學的教室裡聽到的東西，到底有多重。
這根本不是什麼產學研專案，這是一顆能把整個行業甚至更多領域炸翻天的雷。
視線切回那間沒有窗戶的會議室。
盤問進入了更深的技術層面。
“視覺識別的響應延遲是多少？”龍劍風問。
林宇想了想：“用普通的民用級晶元，三十毫秒左右。如果換上專用的邊緣計算單元，能壓進十毫秒。”
龍劍風的筆尖停頓了一下：“也就是說，從發現目標到給出動作指令，它比人類的神經反射還要快？”
“那是硬體決定的，AI架構只是提供了一條最捷徑的運算通道。”
“在複雜背景下，比如煙霧。強光干擾，路徑規劃演算法會受影響嗎？”
“普通的視覺感測器會。”林宇回答，“但剛才在課上我已經演示過了，演算法本身支援多模態輸入。
如果你們給它加裝紅外或者毫米波雷達，它能在全黑或者濃煙環境裡，維持毫米級的定位精度。”
龍劍風在紙上重重地劃了一道線。
“你課上提到，把尺寸放大到一米，就能加裝武器平臺。”龍劍風翻開另一頁，“這種放大，演算法上需要重新推倒重來嗎？”
林宇搖頭：“不需要。底層的物理引擎和運動學逆解模型是通用的。只要輸入新的質量和尺寸引數，AI會自動調整步態和發力邏輯。這就是我說的跨平臺遷移能力。”
“最後那個問題。那套行為模仿模組，原始訓練資料從哪來的？”
“網上抓取了兩百多段寵物狗的影片。”
“如果換成戰術規避動作呢？”龍劍風抬起頭，“比如蛇形走位。掩體尋找。火力點壓制判定。把這些資料餵給它，需要多長時間能形成肌肉記憶？”
林宇端坐在那：“我用一塊二手顯示卡訓練那隻機器狗，花了三天。換成你們的大型超算中心，幾個小時就夠了。”
會議室裡安靜下來。
只有龍劍風奮筆疾書的沙沙聲。他記錄本上已經寫滿了整整兩頁，臉色越來越繃緊。
放在桌角的紅色保密電話突然響了。
龍劍風拿起聽筒。
“是。”
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