第357章 像蟻群一樣且比蟻群更高效
聽著這些彙報，陸安緩緩點頭，目光也轉向測試場的另一端。
那裡正在模擬一個小型施工現場，地基坑。鋼筋網。等待吊裝的牆板模組。
有10個VI—3機器人正在那裡作業，它們像一群高度專業化的工蟻，其中3個機器人在進行鋼筋綁紮。
傳統上這需要熟練工人兩小時的工作量，但它們只用了23分鐘，而且完全符合抗震規範要求。
這3個機器人分工明確，第一個用雷射掃描器確認鋼筋網格節點，第二個用機械手遞送綁紮鐵絲，第三個用靈巧的末端執行器完成扭轉固定。
整個過程沒有語言交流，只有感測器資料透過毫米波雷達和LiDAR即時共享。
當一個機器人需要調整位置時，它會向周圍傳送一個「意圖訊號」，其它機器人會自動計算避讓路徑。
陸安再次問道：「協同作業演算法的核心突破是什麼？」
他當然知道技術原理，這就是他主導開發的，但他想聽付晨用工程師的語言再描述一遍，這能檢驗團隊是否真正理解自己所創造的東西。
付晨從容有序地回答：「我們給每個VI—3搭載了完整的邊緣計算單元和一套基於博弈論的協作協議，當多個機器人接到同一個任務的時候，比如組裝一面牆，它們會首先透過快速投標確定各自角色，然後在執行過程中即時交換狀態資訊。」
「關鍵在於老大你之前著手搞定的區域性最優即全域性最優的收斂演算法，這確保機器人群落不會陷入無休止的協調談判中。」
說到這裡，付晨在面板上調出一段影片回放。
畫面裡是20個VI—3型機器人正在搭建一個鋼構架，影片加速，在2分37秒，6
號機器人的力感測器發現某個螺栓孔位有0。5毫米偏差。
遇到這種狀況，傳統方案需要停工。上報。等待指令。
但在這個系統裡，它立即向周圍五米內的同伴廣播了孔位修正需求，3號和9
號機器人幾乎同時響應，一個調整了支撐點角度，另一個更換了更大一號的緊韌體。
這一整個過程只是耽擱了11秒，而且沒有中斷整體作業流程，也沒有留下隱患。
付晨如是評價道：「它們就像蟻群一樣，而且還比蟻群更高效。」
蟻群依賴資訊素這種延遲很高的通訊介質，而VI—3型機器人有每秒50G的無線資料交換能力。
更重要的是，它們會學習。
每次任務完成後，所有機器人的經驗資料會彙總到雲端，經過強化學習模型提煉，再反哺給整個機器人群落。
換句話說，一個機器人遇到問題解決問題，不單單會成為它自己的經驗積累，會成為所有機器人的經驗積累。
所以VI—3機器人的工作效率不是線性增長，而是指數級。
十個一起幹活，效率不是乘以十，而是可能達到單獨作業的十五倍甚至二十倍。
陸安一行人走下觀察臺，進入測試場內部。
近距離觀察時，VI—3型機器人的諸多細節也更加清晰。
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