“让人的智慧和机器的算力，在更大范围、更深程度上互补融合！”
掌声如潮，在会场内回荡。
复智系统的研发和改进工作全面展开。
在实验室里，张恒和他的团队正围绕着一张巨大的屏幕，激烈地探讨着。
“徐工，您觉得我们是否可以引入自主进化机制，让复智系统能够在实战中不断优化自身？”
张恒望向徐占龙。
“这是一个很有前景的方向！我们可以借鉴遗传算法的思想，让系统在每次演习后自动评估效能，筛选出最优策略，并将其固化为新的‘基因’。”
徐占龙眼前一亮，在虚拟键盘上敲击起来。
“对，这样一来，复智系统就能在实战中持续进化，不断突破自身局限。”
张恒点点头，转向陈铭衡：“陈工，您觉得在架构层面，我们还需要做哪些优化？”
“我建议我们采用模块化设计，将感知、决策、执行等功能解耦，提高系统的灵活性和可扩展性，同时，我们还要强化跨模块的信息融合，发挥整体智能的优势。”
陈铭衡在白板上绘制出一幅精巧的结构图。
天才少年叶森则从算法角度提出了自己的见解：“我认为，我们可以在深度学习框架中加入因果推理模块。
赋予复智系统探索因果关系的能力，这样，它就能在决策时考虑行动的长远影响，具备一定的战略眼光。”
大家各抒己见，思路在交锋中变得越发清晰。
理论构想到落地实现，还有不少挑战需要克服。
“在最新一轮测试中，我们发现复智系统在应对复杂城市环境时，还存在一些不足。”
性能评估工程师蒋磊皱起了眉头：“高楼林立的城区对无线信号存在严重遮挡，导致数据链路时断时续，而狭小的街巷地形，也给无人装备的机动带来不小困难。”
“看来，我们在环境适应性方面，还有很大的优化空间。”
张恒若有所思：“我们要让复智系统学会因地制宜，根据作战场景的特点，动态调整探测手段和出击方式。”
团队成员们纷纷点头，新的优化方案开始在屏幕上成型。
为了提高复智系统对城市环境的感知能力，传感器专家王志宇建议引入多波段协同探测技术。
“我们可以综合利用可见光、红外、毫米波等多种探测手段，让无人装备在复杂环境下‘看’得更远、更清晰。”
控制工程师李菲则从平台控制的角度，提出了一套“蜂群智能”方案。
“受蚁群觅食的启发，我们可以让无人集群采取分布式的协同方式，通过个体间的简单交互，涌现出群体层面的智能，这样，无人装备就能灵活穿梭于街巷之中，完成侦察和打击任务。”
一个个创新的点子被抛出，新一代复智系统的蓝图渐次展开。
攻关小组开启了新一轮的开发冲刺。
程序员们挥洒着灵感的汗水，一行行代码在屏幕上飞速闪动。
黑客马拉松成了家常便饭，披萨盒和咖啡杯是案头的常客。
功夫不负有心人，新的系统雏形终于初步成型。
在一个清朗的午后，张恒召集大家进行内部验收。
“各位，让我们看看我们的新作品吧！”