“注意，3号机即将进入C区堆场，那里GPS多路径效应最严重，且有一台移动吊车正在作业。”操作员报告。
所有人屏住呼吸。只见屏幕上，代表3号机定位轨迹的曲线在进入C区边缘时，出现了轻微的波动。GPS的精度因子（DOP值）迅速恶化，视觉系统也短暂地丢失了部分特征点。但融合算法的输出轨迹并没有出现之前那种明显的漂移或跳跃，而是保持了一种“平滑的迟疑”，速度略微放慢，轨迹略显“粗壮”（表示不确定性增加），但整体方向稳定。
“置信度权重显示，算法自动降低了当前GPS的权重，提升了IMU和视觉里程计的权重。”李明指着一条曲线说，“同时，环境匹配模块正在利用已知的集装箱排布规则，辅助判断并剔除明显异常的GPS伪距测量值。”
当移动吊车巨大的阴影从无人机下方掠过，造成视觉短暂遮挡时，融合轨迹再次表现出稳健的适应性，短暂地更依赖IMU进行航位推算，待视觉恢复后迅速修正。
整个测试飞行持续了约四十分钟，覆盖了港口最复杂的几个区域。当所有无人机安全返航，最终的数据分析报告生成时，结果令人振奋：在同等环境下，新算法的定位漂移误差比原有方案平均降低了62%，在强干扰区域的可用性（定位精度保持在可接受范围内的时间占比）从原来的不足50%提升到了85%以上。
“成功了！”周海用力挥了一下拳头，转身紧紧握住李明博士的手，“李博士，太感谢了！你们的算法框架太关键了！”
李明也难掩激动，但他更冷静一些：“这只是第一步，周工。算法还有很多参数需要针对你们的具体平台和传感器进行精细调优，而且今天天气晴好，我们还没测试雨天、夜晚等更极端情况。但至少证明，这个方向是可行的，我们确实可以找到一种既满足民用成本约束，又能显着提升复杂环境鲁棒性的技术路径。”
这次联合测试的成功，是“砺刃”计划首个正式挑战取得的实质性突破。它不仅仅解决了一个具体的应用难题，更重要的是，它验证了李卫国构想的“双向滋养”模式的有效性——一线应用提出的棘手问题，能够牵引核心研发向更务实、更鲁棒的方向探索；而核心研发的前沿思路和方法，又能显着提升应用产品的性能和竞争力。
当晚，李卫国接到了李振华上校从港口现场打来的卫星电话。电话里，李振华的声音带着一丝不易察觉的振奋：“李院长，港口这边，初战告捷。你们那个‘砺刃’计划，看样子不是花架子。算法组那帮眼高于顶的家伙，这次算是被民用的‘泥巴路’好好磨了磨刀。我感觉，这路子对了。”
听着电话，李卫国望向窗外城市的万家灯火，脸上露出了欣慰的笑容。校园里，一个中学生制作的简易报警器得到了认可；港口上，融合了顶尖军事研发思路的无人机突破了定位瓶颈。这两件看似风马牛不相及的事，此刻在他心中产生了奇妙的共鸣。它们都在诉说着同一个道理：当创新的齿轮，无论大小，开始与真实世界的需求紧紧咬合时，便能迸发出照亮一隅、甚至推动向前的力量。冰点与沸点之间，那条曾被质疑的航道，正被一点一滴的成功，标注出越来越清晰的航标。
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