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“问题不在数据融合，”
他说，“在时间同步。”
会议室里响起轻微的吸气声。
“什么意思？”
小刘追问。
林眠站起来，走到白板前，拿起马克笔。
他没有看投影幕布上那些复杂的技术文档，而是直接在白板上画了一个简单的时间轴。
“你们一直在想怎么让数据‘对齐’，”
他边说边画，“但七种数据源的时间戳精度不一样，采样频率不一样，传输延迟也不一样。
强行对齐，就像让七个节拍器用不同速度打拍子，还要硬凑成一首曲子——不可能。”
他在时间轴上标出七个点，代表七个数据源。
“所以解决方案不是‘对齐’，而是‘补偿’。”
林眠继续说，“建立一个动态的时间补偿模型，根据每个数据源的历史延迟波动，实时预测其当前的时间偏差，然后在融合时自动校正。”
他在每个点旁边画了条波动曲线。
“这样，我们不需要等所有数据都到齐再处理，而是来一个处理一个，只是在处理时根据预测模型进行时间校正。
延迟可以降到……”
他顿了顿，“30毫秒以内。”
会议室里一片寂静。
有人开始快速在电脑上模拟这个思路，键盘敲击声密集响起。
小刘盯着白板上的图，眼睛发亮：“对啊！
我们一直想的是‘等待’和‘对齐’，从来没想过‘预测’和‘补偿’！
这个思路……”
“但是，”
小张提出质疑，“时间补偿模型怎么建？每个数据源的延迟波动都不一样，而且会随着天气、网络状况实时变化——”
“用强化学习。”
林眠说得很自然，像在说今天天气不错，“模型不需要预先知道所有情况，它可以在线学习，根据实际误差实时调整补偿参数。
初始阶段误差可能大一些，但运行几个小时就能收敛到稳定状态。”
他又在白板上画了个简单的反馈循环图。
“这……”
小张张了张嘴，说不出话。
苏早盯着林眠。
从他站起来，到画出解决方案，总共用时……三分十七秒。
而且这三分十七秒里，有将近一分钟他只是在白板前站着，闭着眼睛，一动不动，像是在……等待什么。
等他睁开眼睛时，思路就出来了。
清晰，完整，直击要害。
那种感觉，不像是在“思考”
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