联合体秘密会议室的凝重气氛，像浓稠的墨汁，浸染着每个人的神经。项目负责人疲惫而沙哑的声音仍在回荡：“……是基础科学问题，不是工程优化问题。需要时间，需要重新思考，甚至可能需要改变方向！”
“时间？我们最缺的就是时间！”科技厅领导的焦灼，道出了所有人的心声。前有湾区资本的舆论围剿和人才虹吸，后有时不我待的考核压力与期待目光，此刻核心项目的重大挫折，不啻于雪上加霜。承认失败，代价高昂；强行推进，风险更大。会议室里弥漫着绝望与互相指责的暗流，联合体这艘刚刚起航不久的大船，仿佛在浓雾中撞上了冰山，船体发出令人牙酸的呻吟。
就在这几乎令人窒息的沉默中，陈启，这位“边缘侧AI”项目的主持人，缓缓举起了手。在满座资深专家、领导面前，他这个因“非主流”而差点被忽略的青年副教授，此刻显得有些突兀，甚至有些不合时宜。
“周教授，各位领导，我有一个不太成熟的想法，或许……可以提供一个临时的解决方案？”陈启的声音不大，却清晰地在寂静的会议室里响起，带着一丝不易察觉的紧张，但更多的是某种被逼到墙角后的决绝。
所有的目光，带着怀疑、惊讶、审视，聚焦在他身上。那位项目负责人更是抬起头，布满血丝的眼睛里写满了不信任和一丝被冒犯的愠怒——一个做“边角料”轻量化模型的，能解决他们这个旗舰级核心项目的融合感知难题？
“说。”周哲教授的声音简洁有力，目光中却带着一丝鼓励。在联合体陷入僵局的时刻，任何一丝可能的光亮都值得被看见。
陈启深吸一口气，走到会议室前方的白板旁，拿起记号笔，没有废话，直接开讲：“我们团队之前为了解决轻量化模型在复杂光照、震动干扰下的鲁棒性问题，开发了一套自适应数据增强和在线自校准算法。它不依赖高精度同步硬件，而是通过在模型推理层内部，引入一个轻量的不确定性估计模块，实时评估各传感器输入的置信度，并进行动态加权融合和软校准。”
他边说边画，勾勒出一个不同于传统“硬融合”架构的框图。“简单说，我们不追求传感器数据在硬件和时间上的完美对齐，而是承认对齐误差不可避免，转而让AI模型自己去学习在这种误差下，如何更‘聪明’地选择相信谁、在多大程度上相信。我们的模型很小，但针对特定恶劣场景的鲁棒性测试，表现不错。”
他顿了顿，看了一眼脸色越来越凝重的核心项目负责人，继续说：“我知道，这和我们项目追求的高精度、高可靠、泛化性强的终极目标相差甚远。但我在想，有没有可能，将我们这个‘轻量化自适应校准模块’，作为现有融合系统的一个补充或‘降级预案’？在系统检测到同步误差或极端环境导致主融合算法性能急剧下降时，自动切换到这个轻量、高鲁棒性但精度稍低的‘安全模式’，至少保证基本的安全停车或最低限度感知，而不是完全失效或产生危险误判。”
他展示了一些他们团队在极端模拟场景下的测试数据对比。在传统融合算法出现大量“鬼影”和“漏检”时，他们的小模型虽然感知精度下降，距离估计有偏差，但对关键障碍物（如车辆、行人）的存在检测，却保持了惊人的稳定性。
会议室里鸦雀无声。这个思路，完全跳出了原有“必须解决同步误差”的死胡同，转而用一种“接受不完美、追求可用性”的务实策略，为系统增加了一道安全底线。它不是终极解决方案，但可能是眼下绝境中的一根救命稻草，一个争取宝贵时间的“创可贴”。
“你的模型，计算开销多大？延时增加多少？能集成到我们现有的硬件平台吗？”核心项目负责人终于开口，语气不再是质疑，而是急切的探询。
“计算开销很小，大约只占现有主处理器资源的5%。延时增加在毫秒级。接口可以适配，但需要你们的工程师配合做集成测试。”陈启回答得很快，显然早已思考过这个问题。
“这……这思路有点意思。”一位来自企业的硬件专家摸着下巴，“相当于给主系统加了个‘安全气囊’或者‘备降系统’。虽然不够完美，但关键时刻能保底。而且，如果真的能行，对我们理解多传感器融合的失败边界，也很有价值。”
“但这是否意味着，我们变相承认了主技术路径短期内无法攻克？”科技厅的领导仍有顾虑。
“是争取时间，不是放弃。”周哲教授沉声道，目光扫过众人，“陈启老师提供的这个思路，未必能治本，但可能救急。科学探索允许失败，但重大工程项目，尤其是涉及安全的，必须有底线思维。我认为可以立即组织一个联合攻关团队，以陈启老师的算法为核心，项目组原班人马配合，进行快速验证和集成测试。目标不是替代原有方案，而是验证这种‘安全模式’的可行性，为项目争取至少六个月的缓冲期，并探索一种软硬件协同的鲁棒性增强新路径。”
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