解决完病毒溯源的问题，“智械未来”的李经理对轩峰感激不已。展会结束当天，他特意带着技术员找到轩峰和张工，手里还提着满满两大袋伴手礼：“这次真是太感谢你们了，尤其是轩峰，不仅帮我们止住了失控的机器人，还找到了传播源，不然我们公司这次真要栽大跟头。”
张工笑着推辞：“都是同行，互相帮忙是应该的，礼物就不用了。”
李经理却坚持把礼物塞到轩峰手里，话锋一转：“其实还有个不情之请，想请轩峰帮个忙。我们这机器人虽然恢复正常了，但一直有个老问题——反应速度跟不上，尤其是在复杂环境下，避障、转身都慢半拍，这次展会也因为这个丢了不少潜在客户。我们的技术员试了好几种优化方案，效果都不好，想请轩峰帮忙看看，能不能给点思路？”
轩峰愣了一下，他虽然做过智能安防机器人，但主攻的是算法逻辑和安防功能，对人形机器人的运动控制不算精通。可看着李经理恳切的眼神，再想想之前帮他们解决问题时的默契，他还是点了点头：“可以去你们的技术中心看看，一起研究下，不敢保证一定能解决，但可以试试。”
第二天，轩峰跟着李经理去了“智械未来”的技术中心。这里比他想象的大，车间里摆放着好几台待测试的人形机器人，技术员们正围着电脑讨论着什么。李经理指着一台银色的机器人：“这就是我们主推的型号，你看它的避障测试。”
技术员启动程序，机器人前方突然落下一个模拟障碍物的纸箱。机器人的传感器捕捉到信号后，屏幕上的代码快速滚动，可等它做出“后退-转身”的动作时，已经慢了半秒，纸箱撞到了它的腿部。
“问题就在这。”李经理无奈地说，“传感器能快速捕捉到信号，但算法处理数据、生成运动指令，再传到执行模块，这个过程有延迟。我们试过优化代码效率、升级硬件，可最多只能提速10%，离行业顶尖水平还差得远。”
轩峰凑到电脑前，仔细查看运动控制模块的代码。代码逻辑很清晰，是行业常用的“实时感知-路径计算-动作执行”流程，每一步都经过了优化，确实没什么明显的漏洞。他又让技术员演示了几次不同场景的测试——躲避移动的物体、快速转身、上下台阶，每次都因为反应延迟导致动作不够流畅。
“要是能让机器人提前‘知道’该往哪动，就好了。”一个年轻的技术员小声嘀咕。这句话点醒了轩峰，可怎么让机器人“提前知道”？提前预设场景？不行，环境太复杂，预设不完；增加传感器数量？会加重数据处理负担，反而更慢。
轩峰陷入了沉思，他走到窗边，看着车间里正在调试的机器人，脑子里反复琢磨着“提前预判”这四个字。就在这时，手腕上突然传来一阵清甜的暖意，是那颗淡粉色的珠子，正亮得像朵含苞待放的桃花，接着，一道清脆、灵动又带着点俏皮的声音钻进他的耳朵：“预判其轨，改其算法，以动制动，方为上策。”
这声音像个活泼的小姑娘，却一下子戳中了问题的核心。“预判其轨”——不是等传感器捕捉到信号再计算，而是根据物体的运动趋势，提前预判轨迹，这样就能省去中间的反应时间！
轩峰眼前一亮，他想起刚才珠子传递的“动作预判”思路——就像人在走路时，看到前方有人过来，会下意识提前侧身避让，而不是等快撞上了才反应。这种预判，是基于对“运动规律”的理解。
他立刻回到电脑前，对技术员说：“我们试试在算法里加一个‘动态趋势分析模块’，不要等障碍物动了再计算，而是根据它的初始速度、方向，结合环境参数，提前预判它接下来的运动轨迹，同时生成对应的规避动作指令。”
技术员愣了一下：“可是怎么预判？不同物体的运动规律不一样，比如滚动的球和移动的箱子，轨迹完全不同。”
“用历史数据和特征提取。”轩峰指着屏幕，“我们先收集大量不同物体的运动数据——比如球体滚动、立方体滑动、不规则物体的坠落，把这些数据输入AI模型，让模型学习不同物体的运动特征。然后在机器人的算法里加入这个预训练好的模型，当传感器捕捉到物体的初始状态时，模型就能快速预判出它接下来0.5秒内的轨迹，提前生成动作指令。”
李经理眼睛一亮：“这个思路好！之前我们只想着‘实时处理’，没想到‘提前预判’这一步！”
技术员们立刻行动起来，按照轩峰的思路搭建模型。轩峰也没闲着，他结合珠子传递的“动作预判”细节——比如如何通过物体的初始受力点判断运动方向，如何根据环境阻力调整预判轨迹，帮技术员优化模型的特征提取逻辑。
比如在训练模型时，他建议加入“物体材质权重”：同样速度的塑料球和金属球，因为重量不同，落地后的反弹轨迹不一样，模型要根据材质调整预判参数；还有“地面摩擦系数”，光滑地面和粗糙地面上，物体的滑动距离不同，这些都要纳入预判范围。
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