第338章 “超级节点”的瓶颈与“灵感”的火花（2/2）

前端预处理！深度优化！

一个被他忽略的方向猛然跃入脑海！他们一直纠结于如何在“边”侧（超级节点）用更强的算力去处理雷达的“原始数据”，为什么不能像雷达本身已经做的那样，将数据预处理和特征提取做得更彻底一些？如果能在“端”侧（雷达本身）就完成更高级别的信息抽象，只将极简的、高度浓缩的“语义化”结果（例如直接输出“目标a，坐标x,y，状态：跌倒（置信度98%）”）传递给“超级节点”，那么“超级节点”所需的计算量和功耗不就大大降低了吗？

这就好比，不再需要将一整段未经剪辑的、数据量巨大的监控录像传给中枢去分析，而是由前端的摄像头直接识别出“有人摔倒”这个事件，然后只将这个结论报告上去！

这个思路的转变，意味着将一部分原计划由“超级节点”承担的智能计算任务，“下沉”到了更前端的传感器本身。这需要对生物雷达的嵌入式算法进行前所未有的强化和升级，其难度极大，但一旦成功，将从根本上缓解后端的数据处理和功耗压力！

李卫国瞬间激动起来，他几乎是小跑着回到了实验室，立刻召集了康养团队的传感器算法工程师和硬件架构师。

“我们之前的思路可能错了！”李卫国在白板上飞快地画着数据流图，“我们不能只把雷达当成一个‘傻瓜’数据采集器！我们要让它变得更‘聪明’！我们要在传感器端，集成一个微型的、专门为生物感知优化的ai处理核，让它能够实时完成更复杂的模式识别和事件判断！”

这个大胆的构想，让在场的算法工程师既感到兴奋又觉得挑战巨大。“李院，这……这需要专门设计一款asic（专用集成电路）或者使用高性能的微控制器，而且算法模型需要极度精简和优化，这……”

“难，但不是不可能！”李卫国目光灼灼，“这比我们在后端解决散热和功耗的难题，路径更清晰！集中力量，主攻传感器端的智能升级！重新评估芯片选型，不惜成本（在合理范围内）寻找最适合的嵌入式ai处理器！算法团队，立刻开始对现有模型进行裁剪、量化和硬件适配！”

新的技术路径被确定，整个项目组的研究重心随之发生了战略性的转移。虽然前路依然充满未知的技术挑战，但那个困扰他们多日的功耗与散热死结，终于看到了一丝被解开的希望。这灵感的火花，源于一次不经意的旁听，源于跳出固有框架的重新思考。