第286章 破冰融合

苏黎世的春天来得迟，湖畔的积雪还未完全消融，但“序言-NeuVision卓越技术中心”

那栋经过重新规划和装修的独立小楼里，气氛已然与三个月前截然不同。

一楼最大的开放式实验室被命名为“融合核心”

，不再是泾渭分明的两个阵营。

工位环形布置，中间是巨大的可触控三维演示平台和实时数据可视化墙。

穿着印有联合logopolo衫的工程师们——有些黑发黄肤，有些金发碧眼——自然地混坐在一起，讨论声、键盘敲击声、偶尔爆发出的恍然大悟的“啊哈！”

声交织在一起，不再是冰冷的对峙。

此刻，演示平台前围着一小群人。

站在中央操作的是一个戴着眼镜、神情专注的德国青年，正是曾被“暗影”

接触过的安德烈亚斯·沃尔夫。

他旁边站着沈雨萱，她正用流利的英语低声提示着什么。

稍远一点，陈序穿着简单的深色毛衣，抱着手臂，安静地看着。

沃尔夫的手指在空气中划过，三维模型随之旋转、分解，呈现出复杂的内部数据结构。

“……所以，我们采用了沈博士提出的‘渐进式置信度融合’策略，”

沃尔夫的声音带着技术讲解者特有的清晰和一丝隐约的兴奋，“不再强制要求所有特征点在所有帧都达到最高置信度，而是允许在高速运动或遮挡严重的帧里，引入来自‘序言’硬件惯性单元提供的预测轨迹作为先验，动态调整算法权重……”

他调出一组对比数据：“看，在标准的‘车辆突然切入’测试场景下，旧版纯视觉算法平均丢失目标时间1.2秒，融合后版本缩短到0.4秒，而且重捕获的轨迹更平滑。”

一个中国工程师举手，用带着口音但很努力的英语提问：“沃尔夫博士，动态权重调整的阈值是如何确定的？会不会在复杂光线变化下产生误判？”

“很好的问题。”

沃尔夫点点头，没有丝毫不耐烦，反而调出了另一组图表，“我们和沈博士的团队一起，用超过五十种不同的光照、天气、遮挡组合场景进行了超过十万次蒙特卡洛模拟，绘制了这张‘阈值敏感性图谱’。

看，在这个区域，我们可以相对激进，因为惯性数据很可靠；而在边缘区域，比如强逆光加部分遮挡，我们会更保守地依赖视觉特征……具体参数，王工，”

他看向提问的中国工程师，“你们硬件组提供的传感器误差模型起了关键作用。”

被点名的王工脸上露出笑容，显然很受用。

几个月前，他们还被视为“不懂算法”

的硬件派而遭到冷遇。

演示告一段落，人群稍散。

沃尔夫和沈雨萱走到一旁的水吧台，陈序也跟了过去。

“感觉怎么样，安德烈亚斯？”

陈序接过沈雨萱递来的一杯苏打水，用德语问道。

这三个月，他突击学习的德语已经能进行简单日常和技术交流，这份努力让很多NeuVision的成员感到意外和被尊重。

沃尔夫擦了擦额头的细汗，脸上是久违的、属于技术突破的纯粹光彩：“难以置信，陈先生。

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