与“启明”在市场浪潮中搏击不同，“潜行者”项目组在唐七七和赵向阳的带领下，正沉浸在一种纯粹而极致的智力挑战中——为二代系统打造那颗革命性的“轻量级神经网络智能核心”。这是一场在毫瓦功耗和毫秒响应约束下，进行的智慧淬炼。
赵向阳面临的，是一个几乎悖论般的难题：如何在资源极度受限（主频几十mhz，内存以Kb计）的嵌入式节点上，实现足够智能、足够快速的目标识别与分类？主流的神经网络模型动辄需要Ghz级的cpU和Gb级的内存，这与“潜行者”节点的硬件条件相比，无异于试图在算盘上运行现代操作系统。
他的工作台变成了算法的炼金台。他尝试了所有已知的模型压缩和加速技术：
剪枝：像修剪树枝一样，剔除神经网络中冗余的连接和神经元，保留最核心的决策路径。他需要找到那个微妙的平衡点，剪得太多，模型精度暴跌；剪得不够，模型依然庞大无法运行。
量化：将模型权重从32位浮点数转换为8位甚至更低精度的整数表示，大幅减少存储空间和计算量。但这如同将高清彩色照片转换为低像素黑白照片，必然会损失信息，他必须精确评估这种损失对识别准确率的影响。
知识蒸馏：尝试用一个预先训练好的、庞大而精确的“教师模型”，来指导和训练一个小型而高效的“学生模型”，希望“学生”能学到“教师”的精髓。但这需要海量的标注数据来进行训练，而他们拥有的战场目标数据极其有限且敏感。
过程充满了挫败。一个个精心设计的简化模型，在模拟器上不是因计算量超标导致响应延迟惊人，就是因精度太低而变得毫无用处。赵向阳几乎住在了实验室，屏幕上永远闪烁着代码和训练曲线，废稿纸堆满了角落。
转机在一次看似无关的思考中诞生。赵向阳回顾一期节点成功的关键在于“协同”，那么，为什么不能将“协同”的理念也引入到算法本身呢？
他提出了一个大胆的构想：“分层-分布式智能网络”。
“我们不一定非要让每个节点都拥有一个完整而复杂的‘大脑’！”他兴奋地向唐七七解释，“我们可以将智能‘分解’！”
他的设想是：
1. 前端极简特征提取器：在每个节点上，只运行一个极其精简的、固化的算法模块，负责从原始传感器数据中提取最基础、最关键的特征值（例如：震动信号的特定频段能量、pIR热源的面积和移动速度等）。这个模块计算量极小，功耗极低。
2. 中层协同特征融合：节点通过协同网络，将各自提取的初级特征信息共享给动态选举出的“决策节点”。
3. 后端轻型决策网络：这个“决策节点”上，运行着一个稍大一些，但依然被高度优化的轻量级神经网络。它接收来自多个节点的特征信息，进行融合和高级推理，最终做出是否报警、目标类型等综合判断。
“这就好比，”赵向阳比喻道，“让每个哨兵只负责报告‘听到脚步声’、‘看到影子’这样的初级信息，然后由一个班长（决策节点）汇总所有哨兵的报告，结合地图和自己的经验，判断出‘是一支五人小队从北面过来’。我们把最耗资源的‘思考’过程，放在了资源相对稍多的‘班长’节点上，并且让多个‘哨兵’协作供料！”
这个架构巧妙地利用了“潜行者”网络自身的协同特性，将计算负载分散和分级，完美地绕开了单个节点资源不足的瓶颈！
唐七七听完，眼中闪烁着激赏的光芒：“天才的想法！这不仅解决了计算力问题，这种基于多节点信息融合的决策，本身就比单节点判断更可靠，抗欺骗能力更强！这就是为我们的协同网络量身定制的智能架构！”
方向确定，接下来的工作依然艰巨。赵向阳需要为前端设计那个极致精简的特征提取器，并为后端设计那个足够智能又足够小的决策网络。但这一次，他目标明确，信心倍增。
智慧的淬炼，在无数次失败与重构中持续着。赵向阳知道，他正在锻造的，将是“潜行者”二代真正的大脑和灵魂，是让它从“灵敏的感官”进化到“会思考的神经末梢”的关键。这场核心算法的攻坚战，已然看见了胜利的曙光。