对方的眼中看到了同样的理解——棋手模型不是在“整合”太一和紫眸的数据，而是在“学习”一种全新的感知方式。就像一个人学会了用双眼同时看东西之后，大脑会自动将两幅略有差异的图像融合成具有深度感的立体视觉。
棋手模型正在为自己创造“感知的立体视觉”。
六月十日，陆迪峰做了一个决定。
他让苏酥雪在矿区内新增了二十四个紫眸模块的部署点位——不仅仅是安装在机器人上，而是固定在矿区各个关键位置：地下实验室的四角、光伏阵列的支架根部、选矿车间的振动筛底座、尾矿库的坝体监测桩、以及矿区外围五个制高点的岩石裂缝中。
这些固定部署的紫眸模块，通过有线局域网与棋手模型的输入接口直连，实现了全天候、全时段、全区域的场态感知覆盖。矿区变成了一个巨大的感知器官——每一块岩石、每一根钢梁、每一段管道、每一寸土壤，都被纳入了这张无形的感知网络中。
与此同时，陆迪峰让***改造了两台新的四足机器人，每台搭载了四枚紫眸模块——分别安装在头部、背部和两条前腿的膝关节处。四枚模块从四个不同的方位同时采集场态数据，形成局部的立体感知阵列。两台机器人被命名为“赤兔”和“绝影”，取自中国古代名马的名字。
六月十二日傍晚，赤兔和绝影在矿区东侧的废石堆场上进行了一次协同感知实验。
两台机器人相距约五十米，各自在废石堆场的不同区域进行网格化扫描。按照传统的做法，它们应该各自采集数据，然后将数据汇总到棋手模型进行统一分析。但这一次，陆迪峰让苏酥雪开启了一项新的功能——紫眸模块之间的直接数据共享通道。
两台机器人的紫眸模块不再各自为战，而是通过一个低延迟的局域无线网络，实时交换各自的感知数据。赤兔感知到的场态变化，会在一毫秒内同步到绝影的认知空间中；绝影捕捉到的异常信号，也会在同一时间被赤兔“看到”。
这种协同方式的效果，在实验开始的第十七分钟得到了惊人的体现。
赤兔在废石堆场的西南角检测到一组极其微弱的电磁异常信号——信号强度只有环境噪声水平的百分之一，如果单独分析，几乎可以肯定会被当作随机噪声过滤掉。但绝影在同一时间、在其所在位置的东北方向，也检测到了一组同样微弱、但相位相反的信号。
两台机器人的紫眸模块通过数据共享通道，将这两组信号进行了实时比对和交叉定位。棋手模型
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