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一个扎著马尾的女生开始讲传感器融合的最新进展。
“我们测试了新型的固態雷射雷达，体积比之前小了40%，但点云密度提升了三倍。
配合视觉模组，在低光照环境下的识別准確率已经达到99.2%。”
“成本呢？”
江倾问得很直接。
“单片採购价目前是八千，如果批量下单，预计能压到五千以內。”
女生声音微微一顿，犹豫了下，还是说出了自己的担忧。
“但江总，这个价格还是偏高，如果我们要做消费级的產品————”
“先保证性能。”
江倾打断她，语气温和但坚定。
“成本问题我来解决。
宇树那边已经在谈自建產线的事，核心传感器国產化是迟早的事。
你们现在要做的，是把性能天花板儘量推高。”
女生眼睛一亮，重重点头。
“明白！”
匯报一个接一个进行。
有人讲仿生关节的阻尼优化，有人讲电池续航的最新测试数据，有人讲系统底层的实时性改进。
江倾听得很专注，时不时提出问题，或者给出方向性的建议。
他的问题都很精准，往往能直指技术路线的核心矛盾。
有时候团队成员自己都没意识到某个设计选择可能存在隱患，江倾几句话就能点出来。
“这个散热方案在实验室环境没问题，但你们考虑过长期高负荷运行的情况吗？机器人不是手机，可能要连续工作十几个小时。”
“软体层面的异常处理机制还不够完善。
如果某个传感器突然失效，系统现在的策略是停机报警，但在实际应用场景里，最好是能降级运行。
比如视觉坏了，还能靠雷射雷达勉强走回充电桩。”
“安全协议要再加一层物理隔离。
不是不相信你们的代码，而是任何软体都可能存在未知漏洞。
关键指令必须通过独立的硬体模块验证才能执行。”
每个建议都切中要害。
团队成员们一边记录，一边忍不住在心里感慨。
江总明明不是具体负责某个模块的，但每次开会，他对技术细节的掌握程度都让人惊讶。
很多时候，他甚至比一线工程师还要了解某个零部件的特性。
或许这就是天赋吧，有人悄悄想。
他们不知道的是，江倾为此付出了多少时间。
——
每周光是看各种技术论文、行业报告就要花掉十几个小时，更不用说跟宇树那边的工程师反覆沟通，了解生產製造端的实际情况。
虽然脑子是有优势，还有十三协助，但是很多事还是需要学习的。
屏幕右上角的时间显示，会议已经进行了快一个小时。
终於，最后一个成员匯报完毕。
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