尬。
按理说，他们智囊团的人应该代替周宇来讲解，但团队里面的人工智慧专家目前还没消化完周宇给的资料。
所以，这次只能让周宇亲自来讲了。
周宇得到了鄔元冬略带歉意的眼神示意后，便知道这次技术讲解的重任需要由他亲自承担了。
他微微一笑开始讲解了起来：“我们的核心思路，是构建一个高度智能化的中央决策系统，这个系统基於我们自主研发的深度学习和强化学习算法进行训练。”
周宇指著架构图的核心部分解释道，“这个中央决策系统能够实时接收来自所有无人机的传感器数据，包括但不限於gps信息、惯性测量数据、环境感知数据以及任务状態信息。”
“通过对这些海量数据的实时分析和处理，我们的人工智慧模型能够自主地理解当前的环境態势、识別潜在的威胁和机遇，並根据预设的任务目標，动態地生成最优的集群控制策略和个体行为指令”
周宇隨后切换到另一张图表，图表上展示了人工智慧模型在自主避障方面的能力：“在自主避障方面，我们並没有採用传统的基於规则的避障算法，而是通过训练模型，让无人机能够像一个经验丰富的飞行员一样，自主地感知周围环境中的障碍物，並预测其未来的运动轨跡。”
然后，模型会根据自身的飞行状態和集群的整体態势，生成最优的避障路径，確保无人机在复杂环境中安全稳定地飞行。”
会议室里的专家们都聚精会神地听著，他们时不时地翻阅手中的资料，然后抬头注视著屏幕上的图表，原本带著一丝怀疑和审视的目光，逐渐被认真和思考所取代。
周宇所展示的技术思路和初步成果，確实让他们看到了人工智慧在无人机集群控制领域所蕴含的巨大潜力！
他们不约而同逐渐有了一个想法！
人工智慧好像真的可以完美解决无人机集群技术问题！
他们都是这个领域的资深人土，深知传统方法在面对大规模、高复杂性集群控制时所遭遇的瓶颈。
预设的算法再精妙，也难以应对瞬息万变的战场环境，再稳定的通信链路，也可能在强电磁干扰下变得脆弱不堪。
周宇的技术方案，却展现出一种全新的可能性！
不再依赖僵硬的规则，而是赋予无人机集群如同生物群体一般的自適应能力。
每一架无人机都像一个独立的智能单元，能够感知环境、理解目標、协同行动，即使在部