历史告诉我们，只有不怕苦、不怕死的人民，才有战胜一切困难的力量。
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面对压力，姜蕴宁一贯的做法从不改变：先稳准脉络，再下重手。
眼下的问题不复杂，也不宽泛。缺的是时间，差的是节奏。
目标已很明确——不是靠加班冲刺，而是重构研发流程，优化推进策略。
她提出四个核心原则：
分层推进、并行作业、模块解耦、仿真优先。
姜蕴宁站在会议桌前，扫视在座的所有工程师，语气平静：
“不是赶进度，而是重构路径。我们要把复杂的东西拆开，能并行的并行，能虚拟的不上机，先跑出主控闭环。”
“我知道这套控制方案很重，也很难。但接下来我们要做的是——压缩周期，加快推进。”
她在大屏上投出一页简报，标题是四个字：提速计划。
“要打通这套控制闭环，我们不能再按部就班地等每个模块‘准备好’。从现在起，执行并行化策略。”
她手中点着四行内容，依次念出：
“控制策略——单独团队，先在仿真沙盒里做闭环自测；”
“实时建模——保持轻量化，优先保证响应速度，不求一次封顶；”
“工况识别——先做基本的状态分类，后续再加细节模型；”
“平台反馈——每日实测一次，输出误差曲线，快评快调。”
姜蕴宁顿了顿，见没有人掉队，便开始分配任务。
她转向孙卓越：“孙工，控制组那边，从今天开始不等建模数据，先基于典型轨迹库做离线训练，目标是48小时内拿出第一个反馈响应曲线。”
孙卓越点头，他明白姜蕴宁的意图——利用已有的典型轨迹库和历史数据，离线快速训练初步模型，快速验证控制思路，产出初步成果，打好基础。
只是，历史数据相对有限，不能覆盖所有复杂工况。
他眉头微蹙：“明白，离线训练能加快启动，缩短时间。不过，离线数据的代表性有限，后续还得快速跟进在线反馈才能完善模型。”
姜蕴宁认可地点头：“没错，先打好基础，在线反馈再加速迭代，双轨推进。”
孙卓越深吸一口气，“理解了，这样既能保证研发节奏，又能保证模型的精准度和稳定性。我们控制组会全力配合，确保离线训练和在线反馈数据无缝衔接，力争把这两个环节的协同做到极致。”
姜蕴宁又看向软件工程师张新然：“建模引擎那边，先不要追求高阶拟合，先跑‘局部线性 + 滚动窗口’版本。做到每100ms更新一次参数，精度放宽在±20纳米以内。”
高阶拟合就是用更复杂、更“高级”的数学方法去精确模拟系统的误差或动态，但代价是计算时间变长、对硬件要求更高，不太适合需要快速实时更新的场景。
而“晨曦”项目团队现在最缺的就是快速响应和稳健的实时更新，而不是复杂繁琐的高阶拟合模型。
换句话说，他们要先保证系统能在极短时间内完成参数更新和反馈调整，确保整体控制闭环稳定流畅，再逐步考虑更高精度的拟合优化。
张新然点了点头，眉头微微皱起：“明白，不过这样会增加计算频率，硬件资源和算法稳定性要跟得上，否则可能会影响实时性。”
他顿了顿，又补充道：“我们得优先保证系统不卡顿，哪怕精度稍微牺牲一点，也不能让更新延迟。”
姜蕴宁微微点头，说道：“没错，实时性是底线。精度和速度必须平衡，先确保系统稳定运行，再逐步优化。当前资源有限，优先保障控制闭环的流畅和响应速度。”
说完，她在白板右侧画出一个小框，写下四个字：
“状态感知”
她看向坐在后排的传感系统负责人蒋国雨，“工况识别组，从今天起成立，由蒋工负责。”
“你们负责搭建工况标签体系，先按温度、平台负载、振动频率做初步分类，分三档就够。任务是——在建模模块每轮运算前，提供‘当前系统状态编号’。”
蒋国雨点头：“工况变了，我们就换建模策略？”
“对。”姜蕴宁简短回应，“状态不被准确识别，模型很快会偏离，影响控制效果。”
蒋国雨沉吟片刻，提出疑问：“温度和负载数据采集的实时性和准确性是个挑战，尤其在高动态工况下，数据滞后会不会影响状态判断？”
姜蕴宁点头认可：“这是难点之一。你们要优先攻克数据实时采集和预处理，保证状态编号能快速、准确反映系统实际工况。”
蒋国雨眼神坚定：“明白，我会马上组建团队，制定详细计划，确保工况识别模块按时上线，同时持续反馈研发进展和遇到的问题。”
姜蕴宁点头，指着“平台反馈”，说道：“误差反馈系统这块，我希望能每天出一次控制指标报告。”
她看向测试组的组长唐国伟：“你带几个人，把干涉仪、编码器、惯性模块先接起来，不上整机也能测。搭个简化平台也行，先跑出数据。”
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