带，开始了第一次野外自主导航测试。
测试场景由苏酥雪设计，包含了多种典型地形——碎石坡、干涸河床、灌木丛、陡坎。机器人需要在没有人工干预的情况下，从起点自主导航到终点，全程约一点五公里，限时三十分钟。
第一台机器人在出发后的第十分钟就陷入了困境——它试图攀爬一处碎石坡，但履带在松散的碎石上打滑，无法获得足够的牵引力。类脑网络在经过几次失败的尝试后，做出了一個人类操作员未曾预料到的决策——它没有继续硬闯，而是主动后退了几米，改变了行进方向，沿着碎石坡底部绕行了一段距离，找到了一条坡度较缓的路径，成功通过了障碍。
第二台机器人在穿越一片茂密的灌木丛时，被一丛坚韧的荆棘缠住了左侧履带。它尝试了前后移动和转向，都无法挣脱。停顿了大约十秒钟后，它做出了另一个出人意料的举动——它主动调整了车身姿态，将右侧履带抬高，使车身向左侧倾斜，然后利用重力作用向后倒车，成功从荆棘丛中脱困。
第三台机器人则表现出了更加复杂的决策能力。在接近终点时，它遇到了一道约一米宽的干涸沟壑。类脑网络评估了沟壑的深度和宽度，以及自身的越障能力，得出的结论是直接跨越的风险过高。它没有冒险，而是沿着沟壑边缘行驶了大约五十米，找到了一处较为狭窄的段落，顺利通过。
三台机器人全部在规定时间内到达了终点。虽然没有一台是按照最初的直线路径完成的，但每一台都用自己的方式解决了途中遇到的障碍，成功完成了任务。
“它们学会了变通。”陆迪峰在观看完测试录像后说，“不是通过预设的规则，而是通过实时的感知和决策。这正是类脑网络的优势所在。”
首次野外测试的成功，开启了类脑网络的迭代闭环。三台机器人每天在矿区周边的丘陵地带进行八小时的自主导航和数据采集，将遇到的各种地形、障碍和突发情况记录下来，上传至深蓝逻辑的服务器集群。算法团队对这些数据进行分析和标注，筛选出有价值的训练样本，用于更新类脑网络的权重参数。更新后的网络在每天的夜间仿真环境中进行验证，确认性能提升后，于次日清晨部署到三台机器人上，开始新一轮的测试和采集。
这个闭环运转了大约三周后，类脑网络的自主导航能力有了显著的提升。机器人在复杂地形中的通行成功率从最初的百分之七十提高到了百分之九十五以上，平均完成任务的时间缩短了约百分之四十。更重要的是，类脑网络开始表现
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