第16章（2/2）
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屏幕上显示的视觉定位延迟数据还停留在
148毫秒，和我之前说的
150毫秒相差无几。
看来研发部这几天确实没找到突破口。
我正对着数据琢磨优化方向。
突然身后传来一阵熟悉的高跟鞋声。
我回头一看，是慕辰萃。
她穿着一身浅灰色的职业装，手里拿着文件夹，目光径直朝我这边投来。
周围的同事似乎也察觉到了，敲键盘的声音都轻了几分，偷偷用余光瞥着我们。
张涛连忙走过来，笑着说：
“慕总，您怎么过来了？”
慕辰萃微微点头，目光落在我面前的电脑屏幕上，语气平静地问：
“林译，关于视觉定位延迟的问题，你之前说的方案，现在能和张涛他们聊聊具体怎么落地吗？”
我心里一紧，随即定了定神——
她果然是为了这事来的。
我站起身，指了指屏幕上的数据：
“慕总，您看，目前咱们的延迟还在
148毫秒左右，我之前说的边缘计算与云端协同架构，刚好能针对这个问题。”
张涛也凑过来看屏幕，疑惑地问：
“林译，你说的把简单任务下沉到本地终端，具体哪些任务算‘简单’？本地终端的算力能扛得住吗？”
我拿起笔，在旁边的草稿纸上画了个架构图：
“涛哥，你看，像目标识别里的基础轮廓判断、距离测算里的短距定位，这些都属于简单任务，用轻量化的
obile模型就能处理，不需要占用太多算力。”
“复杂的比如多场景路径规划、动态障碍物规避，再上传到云端，这样既能分流，又能保证精度。”
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