第176章 幻方量化——用i炒股！

这次桌球在拍面上连续弹跳了10次，直到一次微小的角度偏差导致球飞向侧面。

然后又轮到了1机器人的回合。

桌球在球拍上弹跳的次数在不断增加着，有时候也会存在失误，导致颠球的次数没能达到上一轮的水平。

但这并不是算法叠代有问题，而是物理世界存在的偶然性，桌球撞击在球拍不同位置弹力公差，实验室空调气流的扰动，都有可能导致误差。

总体上看来，颠球次数是逐渐向上增长的。

李兴汉和赵教授就这样站在3台机器人旁边，眼睁睁地看了半个小时。

看着颠球次数从最开始的8次，上涨到了30多次，不过随着颠球成功的次数越多，难度似乎也在不断增加。

梁文峰这时走了过来，从旁边的一台电脑中调出了后台数据。

看着两台颠球机器人的后台数据，他叹了一口气说道：「算法还是不够完善，到了一定极限就会陷入瓶颈，我已经尝试过很多次了，颠球次数到了35次左右，就很难再有进步。」

「具体是什么原因导致的？」赵教授好奇地问道。

「随着叠代次数增加，系统会积累大量相似但细微差异的动作参数。这些冗余数据会拖慢实时运算速度，导致机械臂的响应延迟从最初的2毫秒增加到5毫秒，对颠球这种需要精确到毫米级的动作来说，这点延迟就是致命伤。

更麻烦的是过拟合」现象。机器人为了复现第35次成功时的完美轨迹，反而丧失了应对突发变量的灵活性。」

「有什么办法解决这些问题吗？」李兴汉问道。

「可以更换更加先进的处理晶片，或许能让颠球次数到达60甚至80次，不过这个办法治标不治本，终究还是要继续优化算法，才有可能让机器人学习技术得到蜕变，我正在尝试把【卷积神经网络优化框架104】融入到我的算法中来，只不过这项技术过于深奥了，我暂时还没吃透。

再给我两个月时间，应该能看到一些成果。」

李兴汉闻言，摸着下巴点了点头。

【卷积神经网络优化框架104】可是他目前从系统中抽取出来的科技系数最高的技术，比起现在的i算法起码领先了三四代，即便梁文峰是难得的天才，一时半会研究不明白也是正常的。

「能做到现在这个程度已经很好了，巧匠1号」的主要工作都是一些重复性比较高的内容，并没有需要像是颠桌球这样拥有高度随机性的工作。」

李兴汉凝视着屏幕上跳动的参数曲线，突然转身对梁文峰说道：「把【卷积神经网络优化框架104】的核心算法模块拆解出来，我们换个思路先不追求通用性，专门针对工业场景做垂直优化。」

梁文峰眼睛一亮：「你说，把学习范围限定在焊接、装配这些固定动作序列上？」

「没错。」

李兴汉指向正在测试的「巧匠1号」。

「先让它们拥有应付所有工业生产方面的能力，每台机器人只需要掌握20种标准动作，但要做到百万次零误差。」

梁文峰闻言思考了片刻后说道：「我倒是有个更好的办法。」

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