详述及参数

部署在边缘侧的、具备类脑认知能力的分布式智能核心。它汲取了生物大脑高效、低耗、鲁棒的特性，将LUSSA-Sor双模AI模型的强大算力下沉至数据源头。其设计初衷是打破对云端算力和网络的绝对依赖，让智能决策在最需要的地方、以最快的速度发生，从而构成一个去中心化、自组织的智能网络。

复杂智能体单元的大脑，其核心使命是在瞬息万变的边缘环境中，对海量、多源数据进行实时分析、动态洞察，并据此生成最优决策指令。它超越了简单的数据转发与指令执行，致力于解决传统系统在延迟、带宽和可靠性上的瓶颈，使机器集群能够像一个有机生命体一样，对环境变化做出即时、协调且高效的响应。

继承自LUSSA-Sor的双模AI模型，并将其能力在边缘端进行了特化与强化。它接受来自更高层级或预设目标的战略意图，但在执行层面享有高度的自主性。系统通过持续学习环境反馈与任务结果，能够自主优化其内部模型参数与决策策略，实现从被动响应到主动预见的能力演进，确保其智能水平随时间推移不断提升。

采用高度优化的神经形态计算与轻量化模型，将数据处理与决策周期压缩至毫秒、微秒级。这使得系统能在网络通信延迟不可接受的场景下（如高速避障、高频交易风控），瞬间完成感知-分析-决策的闭环。

通过分析时序数据流，理解场景中各元素的运动趋势、行为模式与潜在关联。

无缝整合来自视觉、听觉、雷达、温湿度传感器等多种异构数据源的信息，构建出一个超越单一感官的全面、精准的环境认知图谱。

系统设计内嵌了强大的韧性与容错机制。在网络连接不稳定或部分节点失联时，单个或多个LUSSA-Bone节点仍可独立运行，并与邻近节点组成临时局域网，继续执行局部任务，确保整体系统不会因单点故障而瘫痪。

在自动驾驶车队编队行驶中，各车搭载的LUSSA-Bone系统实时感知路况并相互通信，协同完成无保护左转、紧急避撞等高难度动作，保障车队安全与通行效率。

在大型仓储物流中心，中央系统只需下达“分拣A区订单”的宏观指令，由分布在仓库各处的LUSSA-Bone节点自主调度AGV小车集群，动态规划最优路径、协同搬运货架，实现无人化、高效率的物流运作。

在灾害应急救援现场，由LUSSA-Bone系统控制的无人机群和地面机器人可在无公网覆盖的环境下，自主组网、分工协作，同步进行生命探测、热源追踪、物资投送与路径清障，为救援队伍开辟生命通道。

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