“潜行者”二代原型机在极限压力测试中暴露出的“决策延迟”问题，成了横亘在项目组面前，必须跨越的最后一道，也是最艰难的一道技术鸿沟。老韩“生死线”的评价，如同鞭子，抽在每个人的心上，尤其是负责核心算法的赵向阳。
复盘分析显示，延迟主要产生于两个环节：一是前端节点进行初级特征提取后，通过协同网络将数据发送到决策节点的时间（通信延迟）；二是决策节点运行那个轻量级神经网络，对融合后的多源信息进行最终推理判断的时间（计算延迟）。
优化通信延迟相对直接。唐七七带领通信小组，对协同协议进行了新一轮的“瘦身”和“加速”。他们进一步压缩了特征数据包的大小，优化了信道竞争和接入机制，减少了节点间握手和确认的开销，使得关键感知数据能够在网络内以更低的延迟进行传递。这部分优化，成功地将通信延迟压缩了接近百分之四十。
真正的硬骨头，是计算延迟。赵向阳面对着他那个已经极度精简的轻量级神经网络模型，陷入了沉思。模型已经过反复剪枝和量化，还能从哪里“榨”出性能呢？
他再次求助于老韩顾问带来的那位深度学习专家。专家在仔细分析了模型结构和测试数据后，指出了一个关键点：“你的模型，为了兼顾通用性，包含了一些处理‘边缘案例’的复杂结构。但在真实的战场感知中，百分之九十以上的情况，可能只需要应对几种核心的目标模式。你是否可以考虑，为高频、核心的威胁场景，设计一条高度优化的‘快速判断路径’？”
这句话点醒了赵向阳！他之前一直致力于打造一个“全能”的模型，却忽略了战场应用的特殊性和实时性要求。
他立刻调整了优化策略，不再追求模型在所有场景下的平均性能，而是转向 “常用场景极致优化，边缘场景保证覆盖” 的思路。
他做了两件事：
第一，构建高频场景特征库与专用判断逻辑。他利用已有的测试数据和部分脱敏的实战数据，提炼出几种最常见、最关键的威胁模式（如单兵步行、小队快速移动、车辆接近等）。为这几种模式，他单独设计了一套基于简单规则和关键特征阈值判断的快速逻辑通道。当融合后的特征信息与这些高频场景高度匹配时，系统将绕过相对耗时的神经网络推理，直接通过这条“绿色通道”在微秒级别内做出判断并报警。
第二，对神经网络模型进行场景化深度裁剪。对于那百分之十不到的、复杂的、难以用简单规则覆盖的边缘场景（如特殊伪装、混合目标等），他保留了一个更加“专注”的简化神经网络。这个网络剔除了所有用于处理高频场景的冗余结构，只专注于解决这些疑难杂症，虽然判断过程稍慢，但保证了系统的整体识别率，并且因为模型更小，其推理速度也比原来的通用模型有所提升。
这套 “快速通道 + 专家网络” 的混合决策架构，本质上是用设计的复杂性，换取了关键场景下的极致速度。
与此同时，赵向阳还与唐七七紧密合作，对决策节点的软件运行环境进行了底层的、极致的优化。从任务调度、内存访问到指令集，几乎是以嵌入式中编写汇编语言的精神，抠出了每一个微秒的性能。
当优化后的智能核心，再次被集成到原型机中，进行相同的高强度压力测试时，显示终端上跳出的决策延迟数据，让所有人都屏住了呼吸——平均决策时间：0.21秒！峰值决策时间：0.35秒！
相比之前1.5秒以上的延迟，这几乎是飞跃式的提升！尤其是在应对高频威胁场景时，系统几乎做到了“瞬时”反应。
看着测试数据，赵向阳长长地舒了一口气，感觉压在心口数月的大石终于被移开。他知道，这毫秒级的突破，意味着“潜行者”二代的智能核心，真正具备了在瞬息万变的战场上，抓住稍纵即逝战机的“火石电光”般的反应速度。
老韩看着报告，脸上终于露出了难以掩饰的赞许神色：“这才像点样子。下一步，准备小批量试生产，进行更贴近实战的部署验证吧。”
分秒必争的攻坚战，终于取得了决定性的胜利。“潜行者”二代，这把精心锻造的智能利剑，已然开刃，锋芒逼人。
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