书房内，灯光柔和。
书桌上摊开著几份文件，上面密密麻麻地标注著各种参数，技术要点。
电脑屏幕的冷光映在江倾脸上，让他的轮廓看起来更加分明。
他侧身对著电脑，手指习惯性地在桌面上轻轻点动，节奏平稳。
屏幕上分成十几个小格，每个格子里都有一张年轻而专注的脸庞。
这些都是具身智能大模型研发团队的核心成员，平均年龄不到三十岁，但眼神里都透著只有真正热爱技术才有的光。
简单、专注、炽热，充满干劲。
「江总，关于运动控制模块的泛化能力，我们这周又做了三组对比实验。」
说话的是个戴著黑框眼镜的男生，叫徐朗，是团队的负责人，也是江倾科大的师弟，刚进公司不到一年。
他的语速很快，但条理清晰。
「这是数据。」
一份详细的图表被共享到屏幕上。
江倾身体微微前倾，仔细看著那些曲线。
他的眉头微微皱起，不是不满意，而是在思考。
「在复杂地形下的适应时间还是偏长。」
他点了点图表上的一个节点。
「比预期多了0.8秒。这对实际应用来说很关键。机器人如果在仓库里多犹豫0.8秒，整条流水线的效率就会受影响。」
「我们注意到了。」
徐朗立刻接话。
「分析下来，主要是环境感知数据与动作规划之间的耦合度不够。团队已经在调整注意力机制，让模型能更快地从感知信息中提取关键特征。
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「思路是对的。」
江倾点点头，表示认可。
「但要注意别过拟合。你们现在用的训练场景有多少种？」
「目前是一百二十种，包括不同光照、地面材质、障碍物布局。」
「再加三十种。」
江倾思考了几秒，给出要求。
「特别是那种看似简单但容易产生误判的场景，比如反光地面上的黑色胶带，远看像裂缝，近看才发现是平的。这种细节决定了机器人的可靠性。」
「明白！」
徐朗快速在笔记本上记下。
「下周就把新场景数据集补上。」
接著是硬体组的汇报。
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态雷射雷达，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别准确率已经达到99.2%。」
「成本呢？」
江倾问得