理高速运动目標的识別与跟踪？如何应对复杂的电磁干扰环境？
又是如何保证在极端飞行条件下的稳定运行？”
“人工智慧在航空领域的应用，尤其是在战斗机这种高风险平台上，安全性是至关重要的考量。”
“我们需要了解这款人工智慧的决策过程是否透明可解释？是否存在潜在的逻辑漏洞或安全隱患？在面对未知或突发情况时，它是否具备足够的容错能力和自主学习进化能力？”
专家们犀利的提问一个接一个，如同连珠炮般拋向周宇，每一个问题都直指核心。
周宇微微一笑，说出了一个让专家们想不到的答案。
“我觉得要回答大家这些问题，最好的办法就是实测。”
“实测？你的意思是用战机来测试？”
“不，我指的是无人机，小型无人机那种。”
有专家疑惑地说道：“战斗机所面临的电磁干扰、高速机动、复杂战场环境以及与飞行员的协同交互等关键问题，小型无人机是无法真实模擬的。”
“我们更关心的是，这项技术在极端条件下的可靠性和安全性。”
“各位专家，我理解你们的顾虑。”周宇缓缓说道。
“小型无人机虽然无法完全模擬战斗机的复杂作战环境，但它却是一个绝佳的初步验证平台。”
“通过在小型无人机上搭载我们的人工智慧航电系统，我们可以真实地测试其在目標识別、自主飞行、路径规划、协同控制等方面的基本性能。”
“而且，小型无人机的测试成本相对较低，周期也更短，我们可以更快地看到初步的成果，並根据实测结果进行叠代优化，这对於加快整个项目的研发进度也是非常有益的。”
林工想了想，说道：“目前国內国外，在无人机的集群技术上都投入巨大，正处於蓬勃发展但远未成熟的阶段。”
“侦察、攻击、物流等应用场景上，都需要多架无人机能够自主协作完成任务，具备高度自主性、协同性和抗干扰能力。”
“可这项技术难度不小，核心难点在於鲁棒的分布式协同控制。”
“如何確保集群在复杂动態环境下保持队形、协同搜索、协同攻击或协同执行其他任务，同时应对个体无人机的故障或损失，是一个巨大的挑战，传统的集中式控制架构，一旦中心节点失效，整个集群將瘫痪。”
“让每个无人机都能基於局部信息和邻居状態做出自主决策，形成涌现