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第二台机器人在穿越一片茂密的灌木丛时，被一丛坚韧的荆棘缠住了左侧履带。它尝试了前后移动和转向，都无法挣脱。停顿了大约十秒钟后，它做出了另一个出人意料的举动——它主动调整了车身姿态，将右侧履带抬高，使车身向左侧倾斜，然后利用重力作用向后倒车，成功从荆棘丛中脱困。
（本章未完，请点击下一页继续阅读）第六十八章喂养(第2/2页)
第三台机器人则表现出了更加复杂的决策能力。在接近终点时，它遇到了一道约一米宽的干涸沟壑。类脑网络评估了沟壑的深度和宽度，以及自身的越障能力，得出的结论是直接跨越的风险过高。它没有冒险，而是沿着沟壑边缘行驶了大约五十米，找到了一处较为狭窄的段落，顺利通过。
三台机器人全部在规定时间内到达了终点。虽然没有一台是按照最初的直线路径完成的，但每一台都用自己的方式解决了途中遇到的障碍，成功完成了任务。
“它们学会了变通。”陆迪峰在观看完测试录像后说，“不是通过预设的规则，而是通过实时的感知和决策。这正是类脑网络的优势所在。”
首次野外测试的成功，开启了类脑网络的迭代闭环。三台机器人每天在矿区周边的丘陵地带进行八小时的自主导航和数据采集，将遇到的各种地形、障碍和突发情况记录下来，上传至深蓝逻辑的服务器集群。算法团队对这些数据进行分析和标注，筛选出有价值的训练样本，用于更新类脑网络的权重参数。更新后的网络在每天的夜间仿真环境中进行验证，确认性能提升后，于次日清晨部署到三台机器人上，开始新一轮的测试和采集。
这个闭环运转了大约三周后，类脑网络的自主导航能力有了显著的提升。机器人在复杂地形中的通行成功率从最初的百分之七十提高到了百分之九十五以上，平均完成任务的时间缩短了约百分之四十。更重要的是，类脑网络开始表现出一些训练数据中未曾显式包含的行为模式——比如在遇到不确定的障碍时，它会主动放慢速度，先用传感器进行详细扫描，然后再做出决策；在需要协作的场景中，多台机器人之间能够通过简单的光信号进行基础的协调，避免相互干扰。
“它在学习如何学习。”赵寒在一次技术复盘会上说，“这是类脑网络与传统深度学习模型最本质的区别。传统模型是在学习输入到输出的映射关系，而类脑网络在学习的是如何根据环境变化调整自身的认知策略。前者是学会解题，后者是学会如何解题。”
“如果把这个能力应用到智能战斗单元上呢？”陆迪峰问。
赵寒沉默了几秒，然后说：“那将意味着，每一台战斗单元在下线时只是一个‘婴儿’。它需要在真实的战场环境中快速学习和适应，积累经验，成长为一名‘老兵’。而且，不同战斗单元之间可以通过数据共享，将个体经验转化为群体智慧。”
“那就朝这个方向推进。”陆迪峰说，“等军方那批退役平台的改造完成后，我们可以在更复杂的场景中进行测试。同时，源点智能实验室要开始设计基于液态金属和紫色晶体的下一代智能战斗单元原型机。它的身体要更强壮，响应要更迅速，而且要具备在无外部通讯支持的情况下独立完成长时间任务的能力。”
“明白。”与会者齐声应道。
会议结束后，陆迪峰走出指挥中心，站在夜色中。矿区的灯火在群山环抱中连成一片温暖的光带，而那三台经过改造的退役侦察机器人，正静静地停放在远处的充电站旁，银灰色的机身在月光下泛着柔和的光泽。它们的类脑网络正在休眠中整理着白天积累的数据，为明天的训练做着准备。
每一天，它们都在变得更聪明一些。而这份聪明，终将从它们身上，传递到下一代智能战斗单元的原型机中。
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