nbsp; 我也跟着切了一块牛排，入口确实鲜嫩，带着淡淡的黄油香气，也点点头说：

    “嗯，真的不错。”

    “对了，慕总，下午会议上您说的多模态数据融合，其实我之前在实验室做算法优化时也试过，不过我还加入了动态权重调整，在光照突变的环境下，准确率能再提升三个百分点。”

    慕辰萃手里的刀叉顿了顿，抬头看向我，眼里闪过一丝兴趣：

    “哦？动态权重调整？具体怎么操作？”

    我来了精神，放下刀叉，拿起桌上的纸笔，快速画了个简易的算法模型图：

    “您看，传统的多模态融合是固定权重，我把光照强度、物体轮廓清晰度设为动态参数，当光照低于阈值时，自动提高红外数据的权重，这样就能避免视觉数据偏差带来的影响。”

    慕辰萃凑过来看了一眼图纸，眉头渐渐舒展：

    “这个思路可行，比我们现在用的固定权重模型更灵活。”

    “那你之前说的边缘计算与云端协同架构，具体怎么实现任务下沉？”

    “其实核心是分任务层级。”

    我指着图纸继续说，“把简单的目标识别、距离测算这些任务放在本地终端，用轻量化模型处理，复杂的场景分析、路径规划再上传到云端，这样既能降低延迟，又能减少云端的算力压力。”

    “我之前做过测试，本地终端处理简单任务，延迟能从原来的 150毫秒降到 50毫秒以内。”

    慕辰萃眼睛亮了起来，放下刀叉，身体微微前倾：

    “这个数据很可观，如果能应用到人形机器人上，视觉定位延迟的问题就能解决了。”

    “你有没有考虑过和研发部对接，把这个方案细化一下？”

    我心里一阵激动，连忙点头：

    “当然想！如果能参与到项目里，我肯定全力以赴。”

    顿了顿，我又想起之前的想法，忍不住说：

    “不过慕总，我觉得现在全球的人形机器人都有个通病——大多需要人工远程控制，说是人形机器人，其实更像提线人形木偶，没有真正的自主运作能力。”

    慕辰萃闻言，挑了挑眉，嘴角勾起一抹笑意：

    “听你这口气，是有突破自主运作瓶颈的思路了？”

    我故意卖了个关子，端起高脚杯晃了晃酒液：

    “思路是有，但涉及到一个我独创的六十卦AI算法，一时半会儿也说不清楚。”

    “慕总，今天先不说工作了。”

    “难得您愿意跟我吃饭，我敬您一杯，感谢您给我这个机会。”

    慕辰萃看着我，眼神里带着几分探究，却也没追问，端起酒杯和我轻轻碰了一下：

    “好，但下次有空，你得把你的独创算法给我说说。”

    “一定！”

    接下来，我们聊些轻松的话题。

本章未完，请点击下一页继续阅读