可能无法完全准确识别。我建议加一个实时力反馈的闭环控制，在抓取过程中动态调整力度，而不是完全依赖预先设定的参数。」

    李工眼睛一亮，连忙记下来。

    「好的江总！这个建议很关键！」

    江倾笑著点点头，继续往下说。

    「第三个问题，也是最重要的一个。」

    他调出测试视频的一个片段，投影到大屏幕上。

    画面中，机器人在通过那摊酱油时，虽然最终稳住了，但初始的晃动量比预期大了15%。

    「湿滑地面自适应模块确实起了作用，但反应速度还可以更快。从检测到地面摩擦系数变化，到调整步态，中间有0.5秒的决策时间。这个时间在紧急情况下可能会不够。」

    徐朗与李工对视一眼，都露出了凝重的表情。

    「江总，这个问题我们讨论过。」

    徐朗开口解释，神色认真。

    「目前的决策流程是，传感器检测到异常，上报中央处理器，调用地形识别模块，匹配应对策略，最后执行。这个过程确实需要时间。」

    「能不能简化？」

    江倾直接问，没有过多去讨论原因，而是给出了解决的方向。

    「比如，把常见的地形应对策略下放到局部控制器？让腿部的控制器自己就能处理简单的异常情况，不需要每次都上报中央处理器。」

    这话一出，会议室里响起一阵低低的讨论声。

    李工沉思了几秒，突然一拍桌子，表情兴奋。

    「对啊！我们可以设计一个分层决策系统！简单的、重复性高的应对动作，让关节层面的控制器自己处理。复杂的、需要全局协调的，再上报中央处理器。

    这样既能加快反应速度，又能减轻主控的负担！」

    「就是这个思路。」

    江倾笑著点头，对他的回应很满意。

    「不过具体怎么分层，哪些决策下放，哪些保留，需要你们仔细设计。原则是保证安全的前提下，尽量提高响应速度。」

    「明白！」

    李工重重点头，旁边的工程师们已经迫不及待地开始讨论了。

    王星星瞥了江倾一眼，若有所思。

    他隐约有种感受，江倾似乎是在揣著答案引导大家。

    江倾等大家讨论了一会儿，才轻轻敲了敲桌子。

    「好了，刚才说的是问题。现在说说做得好的地方。」

    他调出另一段视频。

    是测试时机器人开门后侧身通过，还回头确认门不会关上的那个片段。

    「这个细节设计得很好。说明我们的团队不只是埋头做技术，真正思考了实际应用场景。这种用尸体验层面的考量，要继续保持。」

    徐朗有些不好意思地笑了笑。

    「这个其实是测试时偶然发现的。第一次测试时，机器人开门过去后，门自动关上了，把后面的测试仪器挡在外面。我们才意识到需要加这个动作。」

    「发现问题，解决问题，这就是进步的过程。」

    江倾对他们的工作表示肯定。

    「还有湿滑地面的应对策略，虽然反应速度有待提高，但策略本身很聪明。

    滑步通过比直接行走更安全，这个决策体现了算法已经具备了一定的环境理解能力。」

    他看向徐朗，语气认真。

    「这个案例要深入分析，看看算法是怎么学会这种策略的。如果是通过观察人类行为学到的，那说明我们的模仿学习模块效果很好。如果是通过强化学习自己探索出来的，那就更有价值了。

    「已经在分析了！」

    徐朗连忙回答。

    「初步看是两者结合。训练时我们给模型看了大量的人类在湿滑环境下的行走视频，同时在仿真环境里让模型自己尝试各种通过方式。最终算法选择了一个折中方案。」

    「很好。」

    江倾满意地点点头。

    接下来，会议进入了具体的优化方案讨论环节。

    宇树与无问的工程师们轮流发言，提出各种改进建议。

    有的建议优化传感器布局，减少盲区。

    有的建议改进电池快换结构，把更换时间从现在的两分钟压缩到三十秒。

    还有的建议在机器人身上增加简单的语音提示功能，比如「正在转弯」「请让一让」之类，提高人机协作的安全性。

    江倾认真听著每一个建议，不时插话问几个细节。

    他的问题总是切中要害，往往能从一个看似简单的建议里，引申出更深层的技术考量。

    比如当有工程师提议给机器人增加面部显示屏，用来显示简单表情时，江倾没有直接否定，而是提出问题。

    「这个功能的应用场景是什么？用户需要机器人有