四千五百一十章 空天智能技术产业联盟
陈铭立刻带领团队赶赴该合成旅,实地调研老旧雷达的运行情况。在雷达阵地,他和技术人员一起拆解设备、分析数据传输流程,连续两天两夜没有合眼。
最终,他提出了“硬件适配+软件转换”的复合解决方案:在老旧雷达上加装小型专用适配终端,实现数据的初步采集和格式转换;同时,在跨域数据融合引擎中新增自适应转换模块,对转换后的数据流进行二次优化,确保与其他域数据的兼容。
方案确定后,团队立刻投入到适配终端和转换模块的研发中。经过一个多月的奋战,专用适配终端成功研发完成,加装到老旧雷达上后,数据采集和格式转换效果远超预期;跨域数据融合引擎的自适应转换模块也顺利完成调试,成功实现了老旧雷达数据与其他域数据的无缝融合。这一方案不仅解决了当前的适配问题,还为后续其他老旧装备的升级改造提供了可借鉴的经验。
就在研发团队全力攻克跨域数据融合难题时,市场部门传来了新的竞争信号。国内某老牌军工企业联合多支新兴顶尖技术团队,宣布启动同类空天智能作战系统的研发项目,并且放出消息称其系统将在半年内完成原型测试,试图抢占市场先机。同时,多家原本有意向采购4.0版本系统的国内地方安防及应急管理单位,开始暂停合作洽谈,观望市场竞争态势。
“这家老牌军工企业借助多支新兴顶尖技术团队的力量,主打‘低成本+快速迭代’的卖点,对我们的市场份额形成了直接冲击。”市场部门负责人向吴浩和张小蕾详细汇报,“尤其是地方安防领域,他们给出的报价比我们低15%,还承诺提供更长的质保期。更关键的是,他们宣称其系统采用的融合算法更适配民用安防设备,这让不少客户产生了动摇。”
吴浩陷入了沉思。当前5.0版本系统研发正处于关键阶段,市场竞争的突然加剧,不仅可能影响后续的市场订单,还可能分散研发资源。要稳住市场,就必须在保证技术领先性的同时,应对竞争对手的低价策略和差异化宣传;而要推进研发,就需要集中精力攻克技术难关,不能被市场杂音干扰。
“核心策略是‘技术筑壁垒,市场稳基本’。”吴浩最终做出决定,“研发团队继续聚焦5.0版本系统核心技术攻坚,同时抽调部分技术骨干,针对民用安防设备的适配需求,对4.0版本系统进行轻量化优化,推出适配民用市场的简化版本,在保证核心性能的前提下控制成本;市场部门则联合售后团队,向意向客户展示4.0版本系统的实战案例和技术稳定性,同时推出灵活的合作方案,打消客户顾虑。”
随后,浩宇工业迅速启动民用版4.0系统的优化项目,同时组织市场团队开展“技术巡展”活动,奔赴各地意向客户单位,现场演示系统的作战效能和适配能力。研发团队则在攻坚跨域数据融合难题的同时,同步推进民用版系统的适配优化,确保两个项目并行不悖。
民用版系统的优化工作很快取得进展。技术团队通过精简非核心功能模块、优化算法运行效率,在降低硬件配置需求的同时,保留了空天态势感知、多源数据融合、应急指挥调度等核心功能,成本较原版降低了20%,完全能够应对竞争对手的低价挑战。而研发团队在推进5.0版本系统研发时,也借鉴了民用版系统的优化经验,对跨域数据融合引擎的轻量化设计提出了新的思路,进一步提升了研发效率。
然而,竞争对手并未善罢甘休。他们通过行业展会、技术论坛等渠道,发布不实信息,质疑浩宇工业4.0版本系统的稳定性和5.0版本系统研发的可行性。
同时,试图挖角浩宇工业的核心技术人员,开出了翻倍的薪资待遇。更有甚者,他们通过非法手段获取了浩宇工业民用版系统的部分测试数据,进行恶意解读后向客户散布,试图破坏浩宇工业的市场声誉。
面对竞争对手的恶意竞争手段,浩宇工业迅速做出回应。一方面,通过官方渠道发布权威测试报告,邀请行业专家、客户代表现场观摩系统测试,用事实粉碎不实传言。
另一方面,加强内部员工关怀,优化激励机制,同时完善保密协议和竞业限制条款,筑牢人才防线。对于竞争对手的非法获取数据行为,浩宇工业收集相关证据,向监管部门举报,依法维护自身权益。
为了进一步巩固市场地位,浩宇工业联合国内多家上下游企业,成立了“空天智能技术产业联盟”,整合芯片、传感器、终端设备等产业链资源,实现技术共享、成本共担、市场共建。通过产业联盟的协同效应,浩宇工业不仅进一步降低了系统的生产成本,还提升了供应链的稳定性,为后续的大规模量产和市场推广奠定了坚实基础。
在研发团队和市场团队的共同努力下,浩宇工业的市场局面逐渐稳定。民用版4.0系统成功签下多个地方安防和应急管理项目订单,验证了其市场竞争力。
5.0版本系统的空天态势感知辅助模块也取得了突破性进展。该模块能够整合卫星、地基雷达、气象站等多种数据源,实现对复杂空天环境的精准预判,为作战指挥和应急调度提供了更全面、更精准的决策依据。这一成果的取得,不仅加快了5.0版本系统的研发进度,也进一步巩固了浩宇工业在行业内的技术领先地位。
此时,研发团队在跨域数据融合算法优化方面也取得了重大突破。他们创新性地引入了基于联邦学习的多域数据融合算法,能够在不泄露各域核心数据的前提下,实现多域数据的协同训练和融合处理,大幅提升了数据融合的效率和安全性。在模拟测试中,该算法成功实现了太空、空中、地面、海上、网络多域数据的毫秒级融合,融合精度达到了99.2%,远超设计要求。
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