“未来工程师俱乐部”活动室里，“智能浇水”组的成员们正围着一张大幅的《用户试用计划表》，表情既兴奋又忐忑。表格上列出了十位自愿参与测试的老师、同学或家属的名单，后面分列着他们养护的植物种类（绿萝、多肉、文竹、薄荷…）、养护环境（办公室窗台、教室角落、家中阳台…）、以及联系方式。这是他们践行顾念军提出的“从玩具到工具”理念的第一步——带着他们那个“学习模式”的智能浇水原型，走进真实的用户场景，进行为期两周的小范围田野测试。
组长，一个名叫林悦的高一女生，深吸一口气，开始分工：“小张、小王，你们负责这五位老师的办公室植物；我和李峰负责三位同学家里的；剩下的两位家属，由陈涛和孙晴跟进。我们的任务不仅仅是把设备安装好，更重要的是收集反馈。每个人都要准备一个记录本，记下用户最初的浇水习惯、安装时他们的问题、以及后续使用中的任何观察和意见，每周汇总一次。”
他们给每个试用点都配备了一套设备：一个装有新版“学习模式”固件的控制器、一个土壤湿度传感器、一个小水泵、一个储水容器，还有一份手写的、图文并茂的简易说明书。出发前，顾念军特意叮嘱他们：“记住，你们不是去‘推销’一个完美产品的专家，而是去‘学习’用户真实需求的合作伙伴。多听，多问，别急着辩解。”
田野调查的第一天，问题就超出了他们的预想。
在一位语文老师的办公室，小张和小王刚把传感器插进绿萝盆里，老师就好奇地问：“这东西会不会把花根弄坏？”他们赶紧解释传感器很细，但还是能看到老师眼中的一丝不放心。
在一位同学家里，林悦和李峰发现阳台光照强烈，中午温度很高，他们担心传感器和电路板能不能耐受。同学妈妈说：“是啊，夏天这里能有四十多度呢，你们这塑料壳子行不行？”
更普遍的问题是操作。“学习模式”需要用户先手动浇水几次，让系统学习。但“手动浇水几次”到底怎么操作？浇多少水？间隔多久？不同植物的需求差异巨大，说明书上的笼统说明让不少用户感到困惑。一位养多肉的老师直接说：“多肉不能老浇水，我这个月就浇了一次，你们这个‘学习’是不是要我把盆浇透好几次？那可不行。”
硬件问题也接踵而至。有用户反馈水泵声音有点大，在安静的办公室或家里略显突兀；有用户说储水容器太小，没几天就要加一次水，不够“智能”；还有用户不小心把水洒到了控制器上，虽然没坏，但吓得够呛。
每天晚上，项目组成员都会在俱乐部的在线讨论组里分享当天的“见闻”。气氛一开始有些沮丧。
“感觉我们想得太简单了，用户关心的问题跟我们想的不一样。”
“他们对‘智能’的期待好像更高，觉得应该完全不用管，我们这还得先学习，他们觉得麻烦。”
“硬件问题也比实验室里多，实验室可没四十度的阳台和好奇的小朋友。”
顾念军看着大家的讨论，提醒道：“别忘了我们做测试的目的，就是来发现这些问题的。现在发现问题，比以后产品做出来没人用要好。把每个问题都记下来，分类：哪些是用户体验问题？哪些是硬件可靠性问题？哪些是我们设计逻辑本身的问题？针对这些问题，我们再来想怎么改进。”
林悦组织了一次中期复盘会。大家把收集到的问题和观察一条条列在白板上，竟然有三十多条，分成了“用户认知与期待”、“硬件与环境适应性”、“操作流程与说明”、“功能局限性”等几个大类。
看着密密麻麻的问题，有人倒吸一口凉气：“这么多问题，感觉我们的东西一无是处啊。”
林悦摇摇头，指着其中几条说：“不，看这里。有三位老师反馈，虽然操作有点麻烦，但用了几天后，发现植物状态好像更稳定了，他们不用老惦记着浇水了。这说明我们的核心逻辑——学习用户习惯并模仿——是有效的，只是实现方式需要优化。”
她又指向另一条：“还有用户建议，能不能在app上直接设置植物类型和盆土大小，系统根据数据库推荐一个初始浇水模式，然后在这个基础上微调学习？这个想法很好，可以降低用户初次使用的门槛。”
“关于硬件，”李峰说，“我们是不是可以考虑做两个版本？一个基础版给普通家庭，一个‘增强版’给办公室或者阳台环境更复杂的用户，用更好的材料和更大的水箱？”
这次复盘会，虽然暴露了众多不足，但也让大家看到了清晰的改进方向。他们不再抱怨用户“挑剔”或环境“苛刻”，而是开始认真思考如何根据这些真实的反馈来迭代产品。林悦将问题清单和初步的改进思路整理成了一份详细的《第一轮用户测试反馈与v20设计要点》报告，放入了俱乐部的共享库。
与此同时，在“星链”项目联合实验室，由李卫国、李振华和几位核心组长组成的临时评估小组，正在严肃地审议“入海计划”提交的《关于“巡风-s1”平台在复杂动态港口环境下高精度鲁棒定位的技术挑战》提案。这是“砺刃”开放挑战计划启动后收到的第一份正式提案，评审结果具有风向标意义。
会议室里，投影幕布上显示着提案的详细内容。徐工程师代表数据链组首先发言：“这个问题触及了多源信息融合的核心痛点——在信源质量动态变化且不可预测时的最优估计。我们现有的军用方案倾向于采用更高精度、更高冗余的传感器组合和更复杂的滤波算法，成本高昂。民用场景的成本约束，逼着他们寻找更‘聪明’而不是更‘强力’的算法路径。这对我们探索轻量化、高自适应性的融合算法是有启发的。”
算法组的孙少校补充道：“提案中描述的动态遮挡和多路径效应，与我们仿真中设置的某些复杂电磁环境或城市峡谷场景有相似之处。但民用场景的数据更‘脏’，要求更‘苛刻’（必须连续工作）。如果我们能支持他们找到一种在强约束下仍能保持鲁棒性的方案，其思路或许可以反哺我们，用于设计下一代更具环境适应性的感知核心。”
平台组的赵工则从工程角度提出：“这个问题也考验了平台的实时计算能力和传感器配置的合理性。也许我们可以建议他们，在硬件上做一些低成本但有效的增强，比如增加一个低成本的单线激光雷达用于近距离障碍物检测和辅助定位，与视觉和gps形成互补。”
讨论深入而具体。大家不再把这个问题看作是“民用部门的麻烦”，而是将其视为一个检验和拓展自身技术边界的“磨刀石”。最终，评估小组一致同意，将该提案评为“砺刃”计划a级挑战，意味着核心研发团队将将其作为重要的补充研究课题，成立一个由算法组牵头、数据链和平台组配合的联合研究小组，专门针对“低成本、高动态、非结构化环境下的鲁棒定位”问题开展攻关，并将“入海计划”作为最重要的合作方和测试场景提供方。
消息传到“入海计划”团队，周海激动不已。这不仅仅是技术上的支持，更是一种理念上的认同——他们在一线遇到的“真问题”，正在被最高层面的研发力量认真对待和吸收。
当李卫国晚上回到家，略带疲惫但神色舒展地提起白天的评审结果时，顾念军也正好在饭桌上分享“智能浇水”组田野调查的种种波折和收获。
李卫国听后，颇有感触地说：“念军，你看，我们两边，虽然规模差得远，但遇到的问题本质是相通的。你们在校园里找老师同学测试浇水器，我们评审港口无人机的定位难题，都是在做同一件事——把技术从理想的实验室，推向充满意外和挑剔的真实世界。在这个过程中，倾听用户的声音，直面那些琐碎但真实的问题，是让技术产生价值的唯一途径。”
唐七七给父子俩各盛了一碗汤，笑道：“一个管国家的大项目，一个管学校的小社团，倒是在‘用户体验’这门课上达成共识了。看来不管多高科技，最后都得过‘人’这一关。”
顾念军若有所思地点点头。他忽然觉得，父亲在总部会议上描绘的那个“冰点与沸点”之间平衡的宏大图景，与他们在俱乐部里纠结一个浇水器该怎么设计才能让老师用着放心，似乎共享着同一种朴素的真理：技术的光环，终需在真实世界的尘埃中，找到它坚实的落脚点。用户的画像，无论是港口调度员、办公室老师，还是未来战场上的士兵，永远是技术进化道路上最重要的坐标。