方式解决了途中遇到的障碍，成功完成了任务。
“它们学会了变通。”陆迪峰在观看完测试录像后说，“不是通过预设的规则，而是通过实时的感知和决策。这正是类脑网络的优势所在。”
首次野外测试的成功，开启了类脑网络的迭代闭环。三台机器人每天在矿区周边的丘陵地带进行八小时的自主导航和数据采集，将遇到的各种地形、障碍和突发情况记录下来，上传至深蓝逻辑的服务器集群。算法团队对这些数据进行分析和标注，筛选出有价值的训练样本，用于更新类脑网络的权重参数。更新后的网络在每天的夜间仿真环境中进行验证，确认性能提升后，于次日清晨部署到三台机器人上，开始新一轮的测试和采集。
这个闭环运转了大约三周后，类脑网络的自主导航能力有了显著的提升。机器人在复杂地形中的通行成功率从最初的百分之七十提高到了百分之九十五以上，平均完成任务的时间缩短了约百分之四十。更重要的是，类脑网络开始表现出一些训练数据中未曾显式包含的行为模式——比如在遇到不确定的障碍时，它会主动放慢速度，先用传感器进行详细扫描，然后再做出决策；在需要协作的场景中，多台机器人之间能够通过简单的光信号进行基础的协调，避免相互干扰。
“它在学习如何学习。”赵寒在一次技术复盘会上说，“这是类脑网络与传统深度学习模型最本质的区别。传统模型是在学习输入到输出的映射关系，而类脑网络在学习的是如何根据环境变化调整自身的认知策略。前者是学会解题，后者是学会如何解题。”
“如果把这个能力应用到智能战斗单元上呢？”陆迪峰问。
赵寒沉默了几秒，然后说：“那将意味着，每一台战斗单元在下线时只是一个‘婴儿’。它需要在真实的战场环境中快速学习和适应，积累经验，成长为一名‘老兵’。而且，不同战斗单元之间可以通过数据共享，将个体经验转化为群体智慧。”
“那就朝这个方向推进。”陆迪峰说
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