“伏羲”沉默地运行了数个小时，其运算资源指示灯疯狂闪烁。最终，它输出了数百个复杂的优化建议点，其中大部分是人类工程师难以直观想到的、非线性的参数组合和微架构调整策略。
团队如获至宝，但又心怀警惕。他们并没有盲从AI的建议，而是将其作为灵感和线索，进行严格的工程验证和理论分析。他们像一群寻宝者，在“伏羲”提供的地图上，小心翼翼地挖掘着可能的宝藏。
奇迹发生了。在结合了“伏羲”的建议和团队自身深厚的工程经验后，他们接连取得了突破：
“闪电”小组设计出了一套“动态关键路径预测”机制，在不增加硬件开销的前提下，将最坏情况下的任务响应时间缩短了40%。
“深蓝”小组实现了一种“感知负载微结构的dVFS”技术，能根据指令流的特征实时微调电压和频率，在保证性能的同时，平均功耗降低了25%。
“灵犀”小组则开发出了一套“profile-Guided的异构编译框架”，能够针对特定的工业算法，生成近乎手写汇编级别效率的机器代码。
一个个技术壁垒被攻克，优化成果不断累积。距离三个月期限还有最后一周时，整合了所有优化成果的新一代“星火·边缘之光”测试芯片，被送到了测试实验室。
最后的全面测试当晚，所有核心团队成员都聚集在测试室外，紧张地盯着监控屏幕。邓康的手心微微出汗，何月山也通过视频连线，默默关注着这一切。
一项项测试数据滚动出现：
实时任务调度确定性，超越设计目标15%！
典型视觉AI算法处理能效比，提升38%！
高负载下的芯片结温，下降12度！
……
当最后一项可靠性测试（htoL，高温工作寿命）的初步数据通过，显示其失效率远低于工业级标准要求时，测试室内外瞬间爆发出一片压抑已久的欢呼声！工程师们相互拥抱，击掌，有人甚至激动地流下了眼泪。
邓康长长地舒了一口气，感觉压在身上数月的巨石终于落地。他走到摄像头前，对着屏幕那端的何月山，露出了一个疲惫却无比灿烂的笑容：“何总，幸不辱命。”
何月山看着屏幕上那些激动人心的数据和团队成员们憔悴却兴奋的脸庞，心中涌起一股热流。他知道，邓康团队不仅完成了一次技术上的极限突破，更是用铁一般的数据，为星火架构在工业边缘领域的竞争，铸就了最坚实的基石。
芯片架构之争的天平，随着这次突破性的优化，正在悄然向着星火科技倾斜。