“入海计划”项目组的办公室里，空气里弥漫着咖啡和焦虑混合的味道。白板上画满了各种针对“巡风-S1”降落问题的分析图：光线反射路径模拟、视觉定位算法流程图、可能的传感器融合方案……旁边贴满了物流园区现场照片，那些在阳光下闪闪发光的金属屋顶，像嘲笑他们的眼睛。
周海盯着白板，眉头拧成一个疙瘩。他们已经尝试了增强视觉定位算法的鲁棒性、增加滤波环节，甚至试过在降落区域铺设醒目的二维码标识，但效果都不理想。问题根源在于，园区环境的光照条件是动态的、不可预测的，他们不可能为每一个潜在的强反光点去单独优化算法。
“难道真的要为‘信鸽’装上‘战鹰’的眼睛和脑子？”一个工程师半开玩笑地嘟囔，指的是联合实验室那边为“星链”平台开发的高性能、高成本的复合导航和感知模块。
这话却像一道闪电，击中了周海。他想起李卫国之前提到的，可以尝试借鉴“智能哨兵”的应对思路。他立刻联系了数据链组的徐工程师，请求技术咨询。
徐工程师听完问题描述，沉思片刻：“我们的‘智能哨兵’主要是应对电磁频谱干扰，识别特征、快速匹配、启动预设对策。你们面对的是光学干扰，物理域不同，但‘识别-分类-应对’的逻辑框架也许可以类比。”
他提供了一些非密级的技术文档，主要描述了“智能哨兵”如何建立干扰特征库，以及如何设计快速匹配的决策树。更重要的是，他提出了一个思路：“你们有没有想过，不追求‘无视’所有干扰，而是学会‘识别’并‘适应’干扰？比如，视觉系统一旦识别出特定的强反光模式，就立刻知道当前位置的视觉信息不可靠，转而更多依赖惯性导航（IMU）和GPS（如果可用）来完成最后的降落动作？甚至可以主动调整降落姿态，让反光面不在关键传感器的正前方。”
这个思路给了周海团队全新的方向。他们不再死磕如何让视觉在强反光下依然“看得清”，而是转向研究如何让系统“知道”自己“看不清”了，并启动备用方案。他们开始建立常见强反光模式（如特定角度的金属平面、玻璃幕墙）的图像特征库，并设计简单的模式识别算法。同时，优化了IMU和GPS在短时间内的定位精度和可靠性，作为视觉失效时的“安全网”。
就在“入海计划”团队艰难转向的同时，顾念军在俱乐部也遇到了新的瓶颈。
“智能浇水”组遇到了硬件局限。他们发现买来的廉价土壤湿度传感器，在不同土壤类型、不同压实程度下，读数差异很大，而且容易漂移。想要实现真正“智能”的浇水，传感器精度是绕不过去的坎。但高精度传感器价格昂贵，超出了项目预算。
“防倾倒卫士”组则卡在外观和用户体验上。他们的功能原型虽然能用，但体积大、造型丑、报警声音刺耳。有组员想用3D打印做漂亮外壳，但设计复杂，打印时间长；有人想换用更悦耳的提示音，但发现现有的蜂鸣器模块很难实现。
几个项目组不约而同地进入了“深水区”，碰到的都是需要更专业知识、更充裕资源或更巧妙设计才能解决的问题。当初靠热情和简单指导就能推进的阶段过去了，新手们的热情在现实的“硬骨头”面前，开始消磨，进度再次放缓。
顾念军感受到了压力。他知道，如果这个阶段过不去，很多项目可能就此搁浅，成员们的信心也会受挫。他再次找到杨老师，也通过网络请教了父亲李卫国。
李卫国听了儿子的描述，没有直接给技术方案，而是问：“念军，你们俱乐部现在有几个项目组？遇到的问题类型一样吗？”
“七个组还在活跃，问题各不相同，有传感器精度的，有结构设计的，有软件算法的，还有电源管理的……”
“那你们有没有想过，这些问题之间，有没有可能互相借鉴或者共享资源？”李卫国引导道，“比如，需要精密传感器测量的，是不是可以集中研究一两种性价比高的方案，共享采购渠道和测试数据？需要做外壳的，是不是可以共用3D打印机，甚至共享一些基础的结构件设计？有些软件算法问题，比如滤波、控制逻辑，是不是有共通之处？”
顾念军眼前一亮：“爸，你是说……我们俱乐部内部，也可以搞‘技术共享’和‘模块化’？”
“对。你们现在就像是七个各自为战的小作坊，每个都在重复造轮子，遇到难题也只能自己硬扛。为什么不尝试搭建一个小的‘协作平台’？把共性的需求提炼出来，集中力量解决，成果共享。这样既能提高效率，降低每个人的学习成本，也能让大家感受到团队的力量，而不是孤军奋战。”
这个思路让顾念军豁然开朗。他立刻在俱乐部内部发起了“技术共享池”倡议。他组织了一次“需求与资源对接会”，让每个项目组列出自己当前最头疼的技术难题，以及自己可能擅长或拥有的资源（比如某个组员CAD画得好，某个组家里有不错的万用表，某个组对某个开源库比较熟）。
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