下午两点，AI学院三楼的项目实验室里安静得可怕。
张小曼一个人坐在六块拼接起来的巨大屏幕前，屏幕上密密麻麻铺满了各种机器人的3D结构爆炸图、伺服电机参数表、传感器选型文档和AI行为决策树。
她桌上堆着三本翻得卷了边的工业设计手册，每一本的书脊都快散架了。桌角还立着一面圆形的化妆镜，镜子里的张小曼，黑眼圈浓重，头顶那片曾被周昊飞剑旋翼绞过的短发区域尤其扎眼，像是刚打完一场败仗，毛都立着。
她的视线死死钉在屏幕中央那份“大白机器人型号矩阵需求文档”上。
上面赫然列着：三个大类，十二个细分型号。
这三个大类听起来倒是简单：社区安保型、家庭服务型、高危区域维护型。
可当张小曼真正开始拆解每个大类下的细分型号时，才发现自己掉进了一个深不见底的技术深渊。
只说社区安保型，就要细分成日常巡逻型、应急响应型、夜间警戒型和人群管理型四个子型号。
每一个子型号的硬件配置、传感器方案、AI行为决策逻辑，还有最让人头疼的安全冗余设计，全都是完全不同的技术路线。
日常巡逻型需要长续航低功耗，传感器以广角摄像头和红外热成像为主。
应急响应型则必须搭载急救包模块、AED除颤仪和通讯中继设备，体积和重量陡然上升一个量级，底盘的驱动方案要从轮式改成轮腿混合式。
最让张小曼抓狂的，是家庭服务型的三个子型号：老人陪护型、幼儿看护型、家政清洁型。
这三个看起来平平无奇的型号，背后涉及的技术栈宽度，简直令人发指。
老人陪护型除了基本的移动和交互功能外，还要具备跌倒检测、用药提醒、情绪识别，甚至在紧急情况下辅助老人翻身和移动的能力。
这就牵扯到生物运动学、柔性关节控制、甚至基础的医疗护理知识。
张小曼一个主攻AI和核聚变方向的研究生，让她去啃柔性关节的阻抗控制算法，简直是要了她的老命。
她让灵梦AI辅助检索相关文献，结果灵梦一口气给她推送了四百七十二篇相关论文和技术报告，光是摘要就够她读一个礼拜的。
她试着让灵梦AI直接给出最优设计方案，但灵梦的回答让她又气又无奈。
灵梦告诉她，以当前的知识库和算力，可以给出每个子型号的基础框架建议和关键参数的推荐范围。
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