障碍物坠机。
尤其是这种微型无人机，更加容易受到周围环境变化的影响。
举一个非常简单的例子，就是树木和植物枝叶随风摆动。大的无人机可能不需要考虑这些，但是微型无人机必须将这些考虑进去。很可能就是一片树叶，都能够将整个无人机拦住。
很快，第二架第二架无人机越过第一架无人机的残骸开始继续向前穿越飞行，不过相比于前面的飞行速度，现在的飞行速度明显下降了很多。
这架无人机向前飞行了大概一米左右，又因为拐弯不及，直接装到了障碍物上面，导致整个无人机被撞毁。
接着又是第三架无人机脱离蜂群阵列，开始继续测试起来。
这么做并非是在玩，也并非是在浪费，而是在对无人机的智能飞控系统进行训练。通过大量的越障飞行数据，可以极大提升无人机的飞控避障性能，尤其是在这种狭小空间内的避障穿越性能。
事实上在这之前，他们就已经积累了非常丰富的无人机飞行数据，毕竟他们也算是最早从无人机技术方面起家的，一路发展过来，可以说在这方面积攒了非常丰富的经验。
但是呢，这些都是大中小型无人机，即便是他们做的最小的无人机也比现在这架要大很多。
所以之前那些无人机所积累下来的飞控数据，不一定适用于这种微型无人机。可以部分借鉴，其它的都需要无人机自主飞出来。通过飞行数据的不断积累，那么无人机的智能飞控系统就可以学会在遇到同样或者类似情况后该如何应对处理了。
其实整个测试过程完全不需要吴浩参与，可以交给其他人来负责。当然，还有一个更加方便便捷的方法，那就是交给可可和智能彷真机器人来负责，它只需要坐等实验数据结果就可以了。
不过，有一些东西是人工智能没办法理解的，它们虽然聪明，但却无法拥有人类那么多发散性创造性思维。有时候太准确的数据，或者说太理性的判断并不利于进行创新。事实上很多创新发明成果都是在不经意间的意外，甚至是错误产生的。而人工智能呢，却不会在意这些错误或者说本能的过滤这些错误，追求成功结果。
它们可以非常的理性，但却没办法感性。这就是当前世界上人工智能技术最大的技术难题，如何让它们感性，这是让他们产生自主意识的关键。
而吴浩显然是突破了这些，利用他脑子里面的东西，创造出来了可可。但是受限于当前世界综合技术水平的限制，他也没办法将脑