“入海计划”项目组的会议室里，周海和他的核心成员正在紧张地整理“港口定位难题”的技术报告。按照李卫国的要求，他们需要将问题表述得尽可能清晰、结构化，以便那些习惯处理极端战场环境的核心算法专家能够快速抓住要害。
“重点不是抱怨‘不好用’，而是要把‘怎么不好用’、‘在什么情况下不好用’、‘我们试过什么方法、为什么失败’说清楚。”周海强调道。他们调取了“巡风-S1”在港口测试的全部飞行日志、传感器原始数据流（脱敏后）、以及现场拍摄的环境视频片段。数据分析员将几次典型定位漂移事件的时间点、相关传感器读数变化、以及对应的环境画面（如大型吊车经过、阳光在集装箱侧面形成移动光斑）一一标注出来。
最终形成的报告厚达二十多页，图文并茂，数据翔实。报告最后提出了几个关键疑问：“在GPS多路径效应与视觉动态遮挡并发的情况下，如何实时评估各传感器置信度并进行最优融合？”“对于非结构化的、充满移动障碍和复杂反射的环境，是否有比传统视觉SLAM更轻量、更鲁棒的局部定位增强方法？”“在算力和成本严格受限的嵌入式平台上，上述方案的工程实现路径如何？”
报告通过加密渠道，以“外部技术挑战征询（非密级）”的形式，发送到了“星链”项目算法组负责人孙少校和李明博士的指定邮箱。
起初，这份来自“民用部门”的报告，在算法组繁忙的核心任务列表中优先级并不高。直到一天下午，李明博士在连续调试一个多智能体协同围捕算法未果后，略带烦躁地点开了这份标注着“港口定位难题”的邮件，本想随便扫一眼换换脑子。
然而，这一看，就把他吸引住了。
报告里描述的环境——高耸的、规则又重复的金属结构、快速移动的大型机械、强烈且多变的反射——虽然场景是民用的，但其对感知系统造成的“混淆”和“欺骗”，其复杂程度丝毫不亚于某些预设的电子对抗或城市巷战环境。更让李明感兴趣的是报告中对成本和实时性的苛刻要求，以及列举的那些在军用场景可能被忽略或采用更昂贵方案解决的“妥协”尝试。
“有点意思……”李明喃喃自语，顺手把报告的核心部分转发给了正在隔壁办公室和军方代表开会的孙少校，附言：“孙组，看看这个民用问题，我觉得他们踩到的坑，对我们思考轻量化、高鲁棒性感知融合可能有启发。”
孙少校开完会，看到李明的留言和李卫国之前打过招呼的邮件，也认真读了起来。他的视角与李明稍有不同，他更关注报告中描述的“动态遮挡”和“多源信息冲突”的处理方式。在军用场景下，遇到不可靠信息，有时会选择更激进的数据剔除或采用更高权重的备用传感器，但民用场景对连续性和成本的要求，迫使寻求更平滑、更自适应的解决方案。
“通知算法组核心骨干，下午加个短会，讨论一下这个‘港口问题’。”孙少校对助理吩咐道。
下午的会议，算法组的几位骨干起初有些疑惑，不明白为什么突然要讨论一个“民用无人机”的定位问题。但当李明将报告的核心挑战投屏出来，并结合他们正在研究的“复杂环境下多智能体态势感知”课题进行对比分析时，大家的兴趣被调动起来了。
“看这里，他们试图用视觉动态物体检测来排除移动吊车的干扰，但检测本身有延迟和误判，反而可能引入新的误差。”一位负责感知融合的工程师指着报告中的一段分析，“这和我们遇到高速机动目标时，传统跟踪算法容易失跟的问题有点像，都是‘预测-更新’循环在剧烈变化环境下容易失效。”
“他们提到的GPS多路径效应，在城市峡谷或山区作战中也会遇到。”另一位专家接口道，“我们通常用高精度IMU和里程计辅助，或者用更昂贵的多频接收机。但他们成本卡死了，逼着他们在算法层面想办法，比如利用环境结构特征（集装箱排列有一定规律）来辅助判断和剔除异常GPS测距值？这个思路或许可以借鉴到我们的地形辅助导航里。”
“最有趣的是这个‘置信度实时评估’问题。”李明博士推了推眼镜，“在我们的仿真里，各传感器性能和环境干扰往往是预设的、理想化的。但这个报告展示的是真实世界混乱的、非稳态的干扰。如何让融合算法自己学会‘怀疑’并‘调整’对不同传感器的信任程度，而不是死板地套用固定权重？这或许需要我们引入更灵活的在线学习或自适应滤波机制，而不是仅仅依赖离线训练的模型。”
讨论越来越深入，原本“非正式”的会诊，渐渐变成了算法组一次头脑风暴。军用背景的专家们从极致的性能要求出发，提出了许多“理论上可行但工程上昂贵”的方案；而李明等来自企业研发的成员，则更关注如何将这些思路“降维”或“简化”，在民用场景的成本和算力约束下找到近似解。
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