法完全准确识别。我建议加一个实时力反馈的闭环控制，在抓取过程中动态调整力度，而不是完全依赖预先设置的参数。”
李工眼睛一亮，连忙记下来。
“好的江总！这个建议很关键！”
江倾笑着点点头，继续往下说。
“第三个问题，也是最重要的一个。”
他调出测试视频的一个片段，投影到大屏幕上。
画面中，机器人在通过那摊酱油时，虽然最终稳住了，但初始的晃动量比预期大了15。
“湿滑地面自适应模块确实起了作用，但反应速度还可以更快。。这个时间在紧急情况下可能会不够。”
徐朗与李工对视一眼，都露出了凝重的表情。
“江总，这个问题我们讨论过。”
徐朗开口解释，神色认真。
“目前的决策流程是，传感器检测到异常，上报中央处理器，调用地形识别模块，匹配应对策略，最后执行。这个过程确实需要时间。”
“能不能简化？”
江倾直接问，没有过多去讨论原因，而是给出了解决的方向。
“比如，把常见的地形应对策略下放到局部控制器？让腿部的控制器自己就能处理简单的异常情况，不需要每次都上报中央处理器。”
这话一出，会议室里响起一阵低低的讨论声。
李工沉思了几秒，突然一拍桌子，表情兴奋。
“对啊！我们可以设计一个分层决策系统！简单的、重复性高的应对动作，让关节层面的控制器自己处理。复杂的、需要全局协调的，再上报中央处理器。
这样既能加快反应速度，又能减轻主控的负担！”
“就是这个思路。”
江倾笑着点头，对他的回应很满意。
“不过具体怎么分层，哪些决策下放，哪些保留，需要你们仔细设计。原则是保证安全的前提下，尽量提高响应速度。”
“明白！”
李工重重点头，旁边的工程师们已经迫不及待地开始讨论了。
王星星瞥了江倾一眼，若有所思。
他隐约有种感受，江倾似乎是在揣着答案引导大家。
江倾等大家讨论了一会儿，才轻轻敲了敲桌子。
“好了，刚才说的是问题。现在说说做得好的地方。”
他调出另一段视频。
是测试时机器人开门后侧身通过，还回头确认门不会关上的那个片段。
“这个细节设计得很好。说明我们的团队不只是埋头做技术，真正思考了实际应用场景。这种用尸体验层面的考量，要继续保持。”
徐朗有些不好意思地笑了笑。
“这个其实是测试时偶然发现的。第一次测试时，机器人开门过去后，门自动关上了，把后面的测试仪器挡在外面。我们才意识到需要加这个动作。”
“发现问题，解决问题，这就是进步的过程。”
江倾对他们的工作表示肯定。
“还有湿滑地面的应对策略，虽然反应速度有待提高，但策略本身很聪明。
滑步通过比直接行走更安全，这个决策体现了算法已经具备了一定的环境理解能力。”
他看向徐朗，语气认真。
“这个案例要深入分析，看看算法是怎么学会这种策略的。如果是通过观察人类行为学到的，那说明我们的模仿学习模块效果很好。如果是通过强化学习自己探索出来的，那就更有价值了。
“已经在分析了！”
徐朗连忙回答。
“初步看是两者结合。训练时我们给模型看了大量的人类在湿滑环境下的行走视频，同时在仿真环境里让模型自己尝试各种通过方式。最终算法选择了一个折中方案。”
“很好。”
江倾满意地点点头。
接下来，会议进入了具体的优化方案讨论环节。
宇树与无问的工程师们轮流发言，提出各种改进建议。
有的建议优化传感器布局，减少盲区。
有的建议改进电池快换结构，把更换时间从现在的两分钟压缩到三十秒。
还有的建议在机器人身上增加简单的语音提示功能，比如“正在转弯”“请让一让”之类，提高人机协作的安全性。
江倾认真听着每一个建议，不时插话问几个细节。
他的问题总是切中要害，往往能从一个看似简单的建议里，引申出更深层的技术考量。
比如当有工程师提议给机器人增加面部显示屏，用来显示简单表情