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所以这几年，大量团队都在做集群机器人。他们大量分布从低空巡检、物流投送到复杂场景协。单纯依靠单机性能突破早已走到瓶颈，具备编队控制、近距离高精度操作、复杂环境协同能力的集群技术，成为行业公认的技术制高点。
「能够像蚂蚁蜜蜂那样，就很性感了。」
当然，要真正复现蚁群与蜂群那般既灵活又稳定的集群智能，并不是一件简单的事情。其背后可能涉及分布式感知、动态无冲突调度、异构体协同决策等一系列硬核技术难题。
譬如，在无GPS的密闭空间内，一堆无人机如何仅靠机间测距与局部通信完成群体协作？
还譬如，又或是在强风干扰下，一群机器人需协同抓举一条长杆件通过窄道，其控制和轨迹预测都要达到毫秒级。
这些场景对集群系统的通信带宽、算力分配及容错性提出了严苛要求。
所以学术界与产业界尝试从两条路径突破。
一条路径仿生规则驱动，借鉴鱼群、鸟邻域交互机制设计轻量化共识协议；
另一条则是云边端混合智能，利用5G低延迟链路上传全局地图，同时保留边缘节点快速避障的自主性。
而通过学习赵世钰老师的相关论文，会发现其基于机载算法、视觉感知与柔性电磁机构的“多机物理交互与协同操作”，比简单的“仿生规则驱动”走得更远，其长远目标是通用群体智能（General Collective Intelligence, GCI）。
这条路径不仅要让无人机群像蜂群一样协作“感知”和“决策”，更赋予了它们像灵巧双手一样在物理世界中精准“操作”的能力。从全球首例的空中工具交换，到强风下的协同作业，都是这种思想的体现。
正因如此，西湖风形或许代表的并非与“仿生规则驱动”、“云边端混合智能”，而是一条融合并超越前两者，直指群体智能终极形态的、以“物理交互”为核心的进阶之路。
只能说我之前文章说近5年最受关注的无人机还是算太保守了。
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