第233章 分秒必争——“潜行者”智能核心的毫秒级优化（1/2）

“潜行者”二代原型机在极限压力测试中暴露出的“决策延迟”问题，成了横亘在项目组面前，必须跨越的最后一道，也是最艰难的一道技术鸿沟。老韩“生死线”的评价，如同鞭子，抽在每个人的心上，尤其是负责核心算法的赵向阳。

复盘分析显示，延迟主要产生于两个环节：一是前端节点进行初级特征提取后，通过协同网络将数据发送到决策节点的时间（通信延迟）；二是决策节点运行那个轻量级神经网络，对融合后的多源信息进行最终推理判断的时间（计算延迟）。

优化通信延迟相对直接。唐七七带领通信小组，对协同协议进行了新一轮的“瘦身”和“加速”。他们进一步压缩了特征数据包的大小，优化了信道竞争和接入机制，减少了节点间握手和确认的开销，使得关键感知数据能够在网络内以更低的延迟进行传递。这部分优化，成功地将通信延迟压缩了接近百分之四十。

真正的硬骨头，是计算延迟。赵向阳面对着他那个已经极度精简的轻量级神经网络模型，陷入了沉思。模型已经过反复剪枝和量化，还能从哪里“榨”出性能呢？

他再次求助于老韩顾问带来的那位深度学习专家。专家在仔细分析了模型结构和测试数据后，指出了一个关键点：“你的模型，为了兼顾通用性，包含了一些处理‘边缘案例’的复杂结构。但在真实的战场感知中，百分之九十以上的情况，可能只需要应对几种核心的目标模式。你是否可以考虑，为高频、核心的威胁场景，设计一条高度优化的‘快速判断路径’？”

这句话点醒了赵向阳！他之前一直致力于打造一个“全能”的模型，却忽略了战场应用的特殊性和实时性要求。

他立刻调整了优化策略，不再追求模型在所有场景下的平均性能，而是转向 “常用场景极致优化，边缘场景保证覆盖” 的思路。

他做了两件事：

第一，构建高频场景特征库与专用判断逻辑。他利用已有的测试数据和部分脱敏的实战数据，提炼出几种最常见、最关键的威胁模式（如单兵步行、小队快速移动、车辆接近等）。为这几种模式，他单独设计了一套基于简单规则和关键特征阈值判断的快速逻辑通道。当融合后的特征信息与这些高频场景高度匹配时，系统将绕过相对耗时的神经网络推理，直接通过这条“绿色通道”在微秒级别内做出判断并报警。