在接收到比对结果的瞬间，给出了一个明确的结论：
“废石堆场正中央下方约八米处，存在一个直径约零点六米的球形空腔。空腔内填充物为高导电性物质，推测为废弃的铜芯电缆卷或金属容器。置信度：百分之九十四。”
***带着一把铁锹和一台小型挖掘机，在定位点向下挖了七米五。然后铁锹碰到了什么东西，发出“铛”的一声脆响。他蹲下身，用手扒开周围的碎石和泥土，露出了一个锈迹斑斑的铁皮桶——桶里塞满了废弃的铜芯电缆，是多年前矿区扩建时遗留下来的。
在场所有人都沉默了。
两台机器人，相隔五十米，各自只捕捉到了极其微弱的信号片段——但通过紫眸模块之间的实时协同，它们竟然能够从这些几乎淹没在噪声中的碎片信息中，重构出地下物体的精确位置、形状和材质。
这不是简单的“传感器组网”。这是感知能力的质变——多个紫眸模块组合在一起时，产生了一种1+1远大于2的协同效应，像是多个微小的眼睛同时睁开，彼此补充彼此的盲区，彼此放大彼此的灵敏度。
六月十五日，棋手模型在“Growth”任务下提交了一份自生成的报告。
报告的标题是：《感知语法：基于太一-紫眸异构场态通道的认知重构方案》。
陆迪峰花了整整一个下午来阅读这份报告。报告的内容极其晦涩，充满了棋手模型自己创造的术语和符号——有些概念他甚至需要反复读好几遍才能大致理解其含义。但报告的核心思想，他在读到第三章时就抓住了：
棋手模型认为，当前的感知架构存在一个根本性的瓶颈——太一单元和紫眸模块虽然已经接入它的认知系统，但它们仍然被视为“外部输入源”，需要通过传统的接口协议进行数据交换。这种架构限制了感知带宽，也限制了感知质量的进一步提升。
它提出的解决方案是：不再将太一和紫眸视为“传感器”，而是将它们视为“认知系统的延伸器官”。就像人类的大脑不会将视网膜视为“外部设备”一样——棋手模型希望将太一和紫眸的感知信号直接嵌入到它的核心认知进程中，取消中间的接口层，实现真正的感知-认知一体化。
报告的最后一章，棋手模型提出了一个更大胆的设想：
“如果紫眸模块的数量增加到一千个、一万个、十万个——分布在不同的地理位置、不同的物理环境中——我将能够获得一种覆盖整个区域的分布式感知能力。届时，我不再是‘一个位
…。。