李卫国在“中央研究院”推动的“融合创新”战略,在经历了初期的方向统一和思想动员后,迅速进入了实质性的技术攻坚阶段。然而,将来自不同业务线、设计理念和技术架构迥异的硬件与软件深度融合,其难度远超想象,团队迎来了不可避免的 “融合阵痛”。
首个试点项目——“主动式居家安全与健康关怀系统”——成为了矛盾集中爆发的焦点。
“智慧康养”团队提供的毫米波生物雷达,为了实现高精度的跌倒检测和生命体征监测,其原始数据量巨大,采样频率高,对处理器的算力和实时性提出了苛刻要求。
而“智慧之家”团队主导设计的“家庭助手”中枢,其采用的民用级处理器,原本是为了流畅处理语音交互、多媒体播放和简单的设备联动而优化,面对雷达的海量数据流,瞬间就显得力不从心,系统延迟飙升,甚至频繁出现卡顿死机。
底层软件平台团队则抱怨,为了适配这种特殊的实时数据流,他们不得不对已经相对稳定的通信协议和任务调度内核进行大手术,引入了巨大的稳定性和兼容性风险。
一时间,项目组陷入了“按下葫芦浮起瓢”的困境。优化雷达算法降低数据量?那会牺牲监测精度,触碰康养团队的底线。升级“家庭助手”的处理器?那将导致成本大幅上升,违背家居业务对价格敏感的原则。让软件平台做特殊化适配?又可能破坏其作为统一平台的简洁性和通用性。
会议室里,争吵再次变得频繁。
“不能为了一个还不是主流需求的功能,牺牲掉我们核心产品的性价比和稳定性!”家居团队的硬件负责人态度坚决。
“安全无小事!监测精度是康养产品的生命线,一寸都不能让!”康养团队的传感器专家据理力争。
“我们的平台不是万能胶,不能为了每一个特殊需求都打补丁!”软件架构师的语气充满了无奈。
李卫国听着各方陈述,眉头紧锁。他知道,简单的妥协或强制命令都无法从根本上解决问题。必须找到一个能够打破现有架构局限、实现性能与成本平衡的 “创造性解决方案”。
他叫停了无休止的争论,带领几个核心架构师,闭关进行了连续三天的技术研讨。他们抛开各自团队的既有方案,回归到用户场景和系统需求的本质进行重新思考。
“我们为什么一定要把所有计算压力都集中在‘家庭助手’这一个中心节点上?”李卫国在白板上画了一个星型拓扑图,然后在中心点打了一个问号,“为什么不能将计算能力‘下沉’,让边缘节点也具备一定的智能?”
这个想法,如同黑暗中划过的闪电,瞬间照亮了新的方向。他们开始探讨一种全新的 “云-边-端”协同架构:
· 端(传感器侧): 生物雷达本身进行初步的数据预处理和特征提取,只将关键的、浓缩后的异常事件信息(如“疑似跌倒”、“心率异常”)上传,而非原始数据流。这大大减轻了中枢的传输和处理压力。
· 边(新型边缘节点): 设计一种低功耗、高算力的专用协处理器模块,作为可选配件,与“家庭助手”中枢协同工作。这个“边缘节点”专门负责处理像雷达数据这类计算密集、实时性要求高的任务,与主机通过高速总线交互,形成算力互补。
· 云(平台与服务): 云端负责复杂的模型训练、长期数据分析、以及多用户数据的聚合学习,不断优化边缘节点的算法,并通过otA(空中下载)方式进行固件升级。
这个架构,将计算任务合理地分散到不同的层级,既保障了核心功能的性能需求,又避免了中心节点过载和成本失控。那个专用于高负载计算的协处理器模块,被李卫国形象地称为 “超级节点”。
方向确定后,各团队立刻找到了新的发力点。康养团队开始优化雷达的前端智能算法;家居团队着手设计“超级节点”的硬件接口和散热方案;软件平台团队则开始定义全新的、支持异构算力协同调度的软件框架。
虽然“超级节点”的引入增加了一定的复杂性和初期成本,但它为解决多业务融合中的算力瓶颈,提供了一个极具弹性和扩展性的范式。第一次,“融合创新”看到了突破技术僵局的实质性曙光。李卫国知道,他们正在闯出一条前所未有的技术路径,这条路的尽头,将是一个真正智能、高效且能够不断进化的未来之家。