“每台投影仪内置的校准算法，是基于预设的空间坐标。但观众在移动，他们本身会遮挡和反射光线，导致坐标系实时变化。”云景阳一边说，一边修改着参数，
“我们需要一个反馈闭环——用顶部的动作捕捉摄像头实时扫描整个空间的三维点云数据，每秒至少60次更新。然后将这些数据输入投影控制算法，让每台投影仪的光线输出根据观众位置动态调整。”
张博士眼睛一亮：
“像自适应光学那样？但计算量太大了，实时处理这么多数据……”
“用FpGA芯片做硬件加速。”云景阳调出另一个界面，上面是灵犀科技最新研发的专用处理芯片规格，
“我们集团自己就有解决方案。灵犀三号芯片，专门用于实时图像处理和空间计算。一台服务器搭载四块芯片，足够处理这个级别的数据流。成本？我们自己生产，单块芯片成本不到八千。”
他说话的语气平静笃定，仿佛在陈述一个早已验证过的事实。
实验室里的技术人员们面面相觑，随即有人开始按照云景阳的思路重新建模。
五分钟后，模拟结果显示失真率从预估的37%下降到4.2%。
“解决了……”张博士喃喃道，看向云景阳的眼神充满震惊。
这位老板懂技术，而且不是一般的懂。
“延迟问题。”云景阳已经转向下一个难题，
“目前的交互流程是：摄像头捕捉动作→传输到中央服务器→算法识别→生成反馈指令→传输回投影系统。四个环节，每个环节都有延迟。”
他喝了口咖啡，继续说：
“简化流程。第一，在观众手环里集成低功耗的惯性测量单元和边缘AI芯片。基础手势识别在本地完成，只把结果数据上传，而不是原始图像数据，传输量减少90%。”
“第二，在测试区周围部署八个边缘计算节点，每个节点负责处理特定区域的交互反馈。指令生成后直接发送给最近的投影设备，绕开中央服务器。这样，延迟可以压缩到0.1秒以内。”
“第三，预渲染。90%的交互反馈其实是有限状态的组合——挥手、握拳、静止、行走……我们可以提前生成好这些状态对应的光影效果，存储在边缘节点的缓存里。识别出状态后直接调用，而不是实时生成。”
云景阳说完，实验室里安静了几秒，只剩下服务器风扇的嗡嗡声。
然后，噼里啪啦的键盘敲击声同时响起。
技术人员们像被打了鸡血，开始疯狂修改方案。
“AI艺术生成的问题。”云景阳走到那位负责生成模型的工程师身边，
“你们用的训练数据是什么？”
“主要是公开的艺术数据集，还有杨老师提供的三千幅她自己的作品。”工程师调出数据目录。
“不够。”云景阳摇头，
“艺术不是数学，不是用足够多的样本就能拟合出‘美’的。杨若薇的作品风格强烈，但《共鸣纪元》需要的不是模仿她，而是基于观众数据创造出全新的视觉语言。”
他想了想，给出方向：
“第一，增加训练数据的多样性。不只是绘画，加入音乐频谱图、舞蹈动作轨迹、建筑结构、自然现象（如云层变化、水流波动）的视觉化数据。艺术是相通的。”
“第二，设计多层控制机制。底层模型负责生成基础视觉元素，中层模型负责根据情感数据（喜悦、悲伤等）调整元素的色彩、节奏、密度，顶层模型由杨若薇亲自设计——那是一套‘艺术规则’，比如‘对比色不能超过三种同时高饱和度’，‘动态线条的曲率变化必须连续’……用规则约束算法的随机性，而不是完全放任。”