三号机和四号机负责平整三号机的卸料区。

五号机在监测挖掘深度————

整个过程流畅得如同排练过无数遍。

群体智能算法开始工作了，它们之间一直在交换信息，位置、任务进度、资源需求。

每个机器人都在用「蚁群算法」计算最优路径。

整个集群就像一群蚂蚁，虽然没有指挥官，但能高效完成复杂任务。

真实世界中，蚂蚁在寻找食物时会释放信息素，其他蚂蚁会跟随信息素浓度高的路径，从而逐渐找到从巢穴到食物的最短路径。

这个机器人集群也是异曲同工，让机器人在移动时留下虚拟的「信息素」，经过某个区域时，会在共享地图上标记「这条路最近」「这个区域资源丰富」等信息。

其他机器人根据这些信息调整自己的路径，整个集群就会自发形成最优的作业模式。

「测试极限情况。」

付晨在控制台上操作了几下，屏幕上，模拟系统突然「故障」了三个机器人，它们的图标变红，停止移动。

剩下的七个机器人立即感知到了变化。

它们暂停了半秒，似乎在「思考」，然后开始重新规划任务分配。

原本由故障机器人承担的工作，被自动分配给最近的机器人。

整个集群的作业效率虽然有所下降，但没有崩溃，并且迅速得到恢复。

「好。」付晨赞许地点头，「容错机制有效。」

「再加一个故障。」付晨又模拟了一个机器人失灵。

六个机器人再次自动调整。

「再加一个————」

一直加到只剩三个机器人时，集群终于无法完成任务了。

但即使是这三个，也没有放弃。

它们自动选择了优先级最高的任务继续执行，而不是茫然无措。

这是分布式智能的优势，没有单点故障。

只要还有一个能工作，它就会尽力执行任务。

测试持续了一整天。

到傍晚时，十个机器人已经在模拟场地上挖掘了约500吨模拟月壤，移动距离累计超过100公里，没有发生一次碰撞或冲突。

陆安看到报告很满意，MR—1型机器人通过第一阶段测试。

下一步是环境适应性测试，高温、低温、辐射。

辐射测