陈铭的心情也同样沉重，但作为团队的主心骨，他知道自己不能倒下，更不能表现出丝毫的退缩。

他深吸一口气，努力平复自己的情绪，走到小林身边，轻轻拍了拍他的肩膀，语气温和地安慰道：“别灰心，能降到0.4秒已经是很大的进步了，这说明我们的思路是正确的，只是还有一些细节需要完善。

失败是研发过程中不可避免的，关键是要从失败中找到问题所在，继续前进。”

说完，他转身重新走到控制台前，调出完整的测试数据，开始逐行仔细分析。周围的团队成员看到陈铭沉稳的样子，情绪渐渐稳定下来，也纷纷围了过来，重新聚焦到数据上。

经过近一个小时的细致分析，陈铭终于发现了问题的关键：“大家看这里，除了数据传输环节，AI指挥系统的态势感知分析环节也存在轻微的延迟。

在极端环境下，战场态势的复杂度会大幅提升，AI系统需要处理的信息呈几何级数增长，从无人单元传回的图像、声音、电磁信号等海量数据，都需要在短时间内完成分析、筛选和整合，这无疑会增加系统的运算压力，进而影响整体的响应速度。”

陈铭的话让大家恍然大悟，之前所有人的注意力都集中在数据传输环节，却忽略了态势感知分析这个潜在的瓶颈。

“那我们能不能引入边缘计算技术？”老杨突然开口说道，打破了短暂的沉默。

他沉思片刻，继续详细解释道：“传统的智能作战系统，所有的态势感知分析任务都集中在云端的AI指挥中心，一旦遇到海量数据处理需求，很容易出现运算拥堵，导致延迟。

如果我们引入边缘计算技术，把一部分态势感知分析任务，从云端的AI指挥中心下沉到各无人装备的边缘计算节点，让每个无人单元都能自主进行初步的态势分析，筛选出关键信息后再传输到云端指挥中心，这样可以大幅减轻云端系统的运算压力，从根本上提升响应速度。

而且，边缘计算还能减少数据传输的总量，进一步降低数据传输环节的延迟，可谓一举两得。”

老杨的这个想法，如同黑暗中的一道光，瞬间照亮了大家前行的方向，让原本沉闷的研发中心重新燃起了希望。

“边缘计算？这倒是个好办法！”

陈铭眼前一亮，紧锁的眉头彻底舒展开来，“老杨，你这个思路太关键了，正好能解决我们当前的困境。”

但他很快又冷静下来，提出了一个新的问题，“但这样一来，就需要解决各边缘节点之间的信息同步问题。

每个无人单元自主进行态势分析，很可能会因为感知角度、数据精度等差异，导致分析结果不一致。

如果各节点的态势分析结果出现偏差，传输到云端指挥中心后，很容易导致指挥决策出现失误，进而让协同作战陷入混乱，这可是比延迟更严重的问题。”

陈铭的担忧并非多余，协同作战的核心就是信息同步、决策一致，一旦出现信息偏差，后果不堪设想。周围的团队成员也立刻意识到了这个问题，刚刚燃起的希望又多了一丝不确定性，大家再次陷入了思考。

“我们可以设计一套分布式信息同步机制来解决这个问题。”

老杨早已考虑到了这个潜在的风险，立刻补充道，“具体来说，就是让各边缘节点在自主进行态势分析的同时，通过高速加密通信链路实时共享关键信息。

我们可以引入改进后的拜占庭容错共识算法，让各节点对彼此的分析结果进行交叉验证、投票确认，最终形成一致的态势分析结论后，再同步到云端指挥中心。这样既能保证各节点自主分析的高效性，又能确保信息的一致性和准确性。”

老杨顿了顿，继续说道，“我之前在民用物联