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。
97
「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？」
江倾问得很直接。
「单片采购价目前是八千，如果批量下单，预计能压到五千以内。」
女生声音微微一顿，犹豫了下，还是说出了自己的担忧。
「但江总，这个价格还是偏高，如果我们要做消费级的产品————」
「先保证性能。」
江倾打断她，语气温和但坚定。
「成本问题我来解决。宇树那边已经在谈自建产线的事，核心传感器国产化是迟早的事。你们现在要做的，是把性能天花板尽量推高。」
女生眼睛一亮，重重点头。
「明白！」
汇报一个接一个进行。
有人讲仿生关节的阻尼优化，有人讲电池续航的最新测试数据，有人讲系统底层的实时性改进。
江倾听得很专注，时不时提出问题，或者给出方向性的建议。
他的问题都很精准，往往能直指技术路线的核心矛盾。
有时候团队成员自己都没意识到某个设计选择可能存在隐患，江倾几句话就能点出来。
「这个散热方案在实验室环境没问题，但你们考虑过长期高负荷运行的情况吗？机器人不是手机，可能要连续工作十几个小时。」
「软体层面的异常处理机制还不够完善。如果某个传感器突然失效，系统现在的策略是停机报警，但在实际应用场景里，最好是能降级运行。比如视觉坏了，还能靠雷射雷达勉强走回充电桩。」
「安全协议要再加一层物理隔离。不是不相信你们的代码，而是任何软体都可能存在未知漏洞。关键指令必须通过独立的硬体模块验证才能执行。」
每个建议都切中要害。
团队成员们一边记录，一边忍不住在心里感慨。
江总明明不是具体负责某个模块的，但每次开会，他对技术细节的掌握程度都让人惊讶。
很多时候，他甚至比一线工程师还要了解某个零部件的特性。
或许这就是天赋吧，有人悄悄想