陳衛國沒有猶豫太久。他盤算了一下手頭的積蓄，發現根本不夠研發所需的資金。於是他做了一個很多人覺得瘋狂的決定——把自己名下唯一的房子抵押給了銀行，貸出了五百萬。
老婆知道之後，差點跟他離婚。
“你瘋了吧？把房子押了？萬一做不出來怎麼辦？我們住哪？”
“做得出來。”陳衛國說，“相信我。”
“你讓我相信你？你連工作都沒有！”
“所以我才要自己乾啊。”
兩口子大吵了一架，最後老婆摔門而去，回了娘家。
陳衛國一個人坐在空蕩蕩的客廳裡，沉默了很久。
然後他站起來，拿上鑰匙，去了工作室。
……
接下來的兩個月，陳衛國幾乎把自己活成了一台機器。
他在工作室的角落搭了一張行軍床，旁邊放著一箱方便麵和一台燒水壺，累了就睡，醒了就乾，吃飯靠泡麵。
研發的第一步，是搭建蚊子養殖室。
這聽起來很荒謬，但卻是必須的——你要做滅蚊設備，就得有足夠多的蚊子來做測試。
陳衛國在工作室隔出一個密封的小房間，控製好溫度和濕度，放了幾盆積水，然後從網上買了蚊子卵進行培育。
不到一周，養殖室裡就嗡嗡作響，成千上萬隻蚊子在裡麵飛來飛去。
他每次進去做測試，都被咬得渾身是包，但他毫不在意。
研發過程中，最大的技術難點有兩個。
第一個是毫米級微小目標的識別。
蚊子太小了，翼展隻有幾毫米，飛行速度也不算慢，而且軌跡毫無規律。普通的光學傳感器根本捕捉不到這麼小的目標，更別說在複雜的室內環境中把蚊子和其他飛蟲、灰塵甚至飄動的毛發區分開來。
陳衛國在這個問題上卡了整整三周。
他嘗試了各種方案——紅外熱成像、高頻聲波定位、激光散射探測……每一種都有缺陷。
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最後，他把目光投向了剛剛興起的AI視覺識別技術。
他用一台高速攝像頭拍攝了幾十萬幀蚊子飛行的畫麵，建立了一個專門的數據集，然後用開源的深度學習框架訓練了一個輕量級的目標檢測模型。
這個模型被部署在一塊低功耗的AI芯片上，能夠實時分析攝像頭捕捉到的畫麵，在幾十毫秒內識別出蚊子的位置和飛行軌跡。
經過反複調試，識別準確率最終達到了97.3%。
第二個難點是激光安全。
滅蚊用的激光功率不需要太高，但再低也是激光，如果誤射到人眼，後果不堪設想。
尤其是方陽的懸賞公告裡明確要求——“不傷害人體及寵物”。
陳衛國在這個問題上花了更多的時間。
他設計了一套多重安全機製——
首先，設備內置了一個獨立於滅蚊AI的人體\/寵物檢測模塊，使用紅外傳感器和毫米波雷達雙重檢測。一旦探測到設備有效範圍內出現人體或寵物的熱信號，激光會在0.01秒內自動關閉。
其次，激光的射程被嚴格限製在6米以內，超過這個距離，能量衰減到安全閾值以下，即便誤觸也不會造成傷害。
再次，激光頭采用了快速偏轉設計，每次擊殺的脈衝時間隻有0.03秒，極短的曝光時間進一步降低了風險。
最後，整套係統在啟動時會進行環境掃描，如果判定當前環境不適合工作——比如有嬰兒在旁邊——就會自動進入待機模式。
陳衛國反複測試了上百次，確認安全機製萬無一失之後，才開始進行滅蚊實戰測試。
結果是令人震撼的。
在養殖室的測試中，這台小小的激光炮——陳衛國給它取名叫“天眼”——能夠主動探測6米範圍內的所有蚊子，每秒最多可擊落30隻。
整個過程快到肉眼幾乎無法察覺。
你隻能看到蚊子在空中飛著飛著，突然“啪”地一下掉下來，翅膀燒焦，當場斃命。
而激光束本身幾乎不可見，隻有在特定角度下才能看到一道極細的光線一閃而過。
陳衛國看著滿地的蚊子屍體，攥緊了拳頭。
成了。
……
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