第6章
印过程中，小智实时监控着耗材和温度：“注意，左前腿支撑点材料堆积稍多，建议微调填充密度参数至15%。”
然而，在编程环节，他们遇到了大麻烦。
负责核心代码的张伟眉头紧锁：“小智，我们用的激光雷达探测静态障碍物没问题，但识别移动物体，比如突然冲出来的自行车，总是有延迟！
而且红绿灯的识别率也不高。”
小智的蓝眼睛快速闪烁着，进行着复杂的模拟运算：“分析问题原因：单一传感器（激光雷达）在复杂动态环境下存在局限。
建议方案：采用多传感器融合策略。
就像人类同时使用眼睛和耳朵一样。”
它在屏幕上清晰地列出方案：主传感器： 保留激光雷达（LiDAR），精确测距，构建环境基础地图。
辅助传感器： 增加一个微型高清摄像头（Camera），进行图像识别。
融合决策： AI核心算法实时比对LiDAR的点云数据和Camera的图像数据。
LiDAR发现前方有移动物体轮廓，Camera立刻识别该物体是“自行车”还是“行人”，并结合运动轨迹预测其速度和方向。
同时，Camera专门负责识别红绿灯颜色变化。
优化处理： 为提升红绿灯识别准确率，特别是在强光或雾霾天，可预先在系统中导入本城市主要路口的红绿灯高清图像样本库，供AI深度学习比对。
“哦！
我懂了！”
张伟恍然大悟，“让它们各司其职，又互相配合！
LiDAR像耳朵听动静，Camera像眼睛看东西，AI就是大脑做判断！”
他立刻着手修改代码，小智则在一旁提供算法优化建议和调试支持。
科技节演示日到了。
学校体育馆人声鼎沸。
“曙光小队”的展位前，他们设计的“启明”智能导盲犬原型机（暂时安装在坚固的移动底座上）安静地站立着。
他们邀请了学校附近社区的一位视障体验者——十岁的小芸。
小芸戴上与“启明”相连的骨传导耳机和轻便的传感手套。
当小乐轻声发出“出发，去主席台”的指令后，“启明”平稳启动。
小芸的耳机里传来清晰、温和的AI语音提示：“方向：正前方。
距离：20米。