第58章 我的课好像确实惹出大事了(3/4)

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“可是那些当兵的……”

“别猜了。”何永辉打断他，“今天在那个教室里看到的一切，烂在肚子里。等会儿有人来问话，老老实实交代，别添油加醋，也别隐瞒。”

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。

他终于明白，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。

这根本不是什么产学研项目，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。

“视觉识别的响应延迟是多少？”龙剑风问。

林宇想了想：“用普通的民用级芯片，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，从发现目标到给出动作指令，它比人类的神经反射还要快？”

“那是硬件决定的，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，算法本身支持多模态输入。

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会自动调整步态和发力逻辑。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。把这些数据喂给它，需要多长时间能形成肌肉记忆？”

林宇端坐在那：“我用一块二手显卡训练那只机器狗，花了三天。换成你们的大型超算中心，几个小时就够了。”

会议室里安静下来。

只有龙剑风奋笔疾书的沙沙声。他记录本上已经写满了整整两页，脸色越来越绷紧。