第373章 算法突围与“蜂群”初舞（2/2）

然而，这次失败也促使双方更深入地坐到一起。孙少校提出：“能不能把我们的领域知识，比如战术上的‘区域控制’、‘信息共享优先级’、‘梯队掩护’等概念，变成一些高级的、可调节的规则或约束条件，提前注入到学习算法的奖励函数或者行动空间中？引导它去学，而不是完全放任它自己瞎摸索？”

李明博士眼睛一亮：“这是个思路！我们之前总想着让算法‘无监督’地发现最优策略，但也许‘引导式学习’或‘模仿学习’结合强化学习，在初期效率更高，也更安全。我们可以把你们总结的战术规则，作为‘示范’或者‘软约束’。”

双方就此达成了关键妥协：不再争论“规则派”还是“学习派”谁更好，而是探索“规则引导下的自适应学习”新路径。军方提供领域知识和安全边界定义，“启明”团队负责将其转化为算法可理解的约束和引导机制。

合作模式一变，进展陡然加速。孙少校甚至拉来了两位有丰富一线经验的参谋，给算法团队“讲故事”——真实的巡逻、警戒、搜索场景中，人员或装备是如何思考、如何协作、如何应对意外的。这些鲜活的经验，远非仿真参数所能概括。

李明团队则设计了一套灵活的“策略模板”和“奖惩信号”注入机制。例如，当目标进入某个区域，算法会获得一个“鼓励控制该区域”的额外奖励信号；当机器人之间距离过近时，会受到“避免碰撞”的强惩罚；当部分节点通信中断时，算法会被引导优先尝试恢复局部链路或启用备份通信路径。

经过新一轮的紧张训练和调试，改进后的算法再次接受测试。这一次，场景更加复杂，加入了随机的通信干扰和节点故障。五十个微型机器人（被称为“蜂群”原型）再次出动。

它们的运动不再有第一次演示时的些许笨拙，也避免了上次的“无厘头”转向。它们像一群被无形纽带连接的智能蜂群，流畅地分散、聚拢、迂回、包抄。当通信突然中断一小片区域时，那里的机器人并未乱跑，而是依据最后收到的指令和本地感知，保持队形继续执行任务，并试图通过移动重建连接。当一个目标躲入障碍物后，追踪小组会留下一部分“盯住”障碍物出口，另一部分则快速绕向另一侧，形成合围。

整个演示过程行云流水，充满了某种“生命体”般的自适应和协调美感。监控室里，李卫国、李振华以及其他两个组的组长都在观看。当演示成功结束时，会议室里响起了自发的掌声。

“漂亮！”数据链组的组长忍不住赞叹，“这协同效率，如果配上我们正在搞的高动态数据链，简直如虎添翼！”

平台组的赵工也感慨：“看来我们得加紧把更轻、更灵活的平台搞出来，不然配不上这么聪明的‘脑子’。”

李振华上校严肃的脸上也露出一丝不易察觉的笑容，他对孙少校和李明博士点了点头：“这次的方向对了。规则划定安全区，学习优化区内效率。继续深化，下一步要考虑更复杂的对抗环境和真假目标识别。”

李明博士和孙少校相视一笑，前一阶段的争论和压力仿佛都化为了此刻的默契与成就感。他们知道，这只是万里长征的第一步，但“蜂群”初舞的成功，标志着联合实验室在最具挑战性的智能核心领域，找到了一个充满希望的突破口。算法，这个“星链”的大脑和灵魂，开始了真正的突围。而军地双方在技术理念上的碰撞与融合，也结出了第一颗扎实的果实。