这个问题我在实验室里也遇到过，后来通过优化特征提取模型，把准确率提升到了93%，或许能给他们提供一些思路。
就在我陷入思考时，慕辰萃开口了。
她没有直接否定研发部的方案，而是冷静地分析：
“步态稳定性的问题，你们可以尝试在关节驱动模块里加入自适应阻尼器，我之前看过相关的文献，这种设计能有效缓冲地面冲击力；”
“至于AI算法的识别准确率，你们是不是忽略了多模态数据融合？”
“单一的视觉数据在光照变化时容易出现偏差，如果结合红外传感数据，准确率应该能提升不少。”
我猛地抬头看向慕辰萃，眼里满是惊讶——
她居然连这么专业的技术细节都懂！
多模态数据融合正是我当时优化算法的核心思路。
只是我还没在公开场合发表过，没想到她仅凭研发部的简单汇报，就能精准指出问题所在，甚至给出可行的解决方案。
接下来的会议里，我完全沉浸其中。
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