五月下旬，國家專案進入了加速階段。

專案組的要求很明確——年底前完成工程樣機的定型，明年三月在南海進行大規模海上試驗。這意味著留給團隊的時間只有不到七個月，而正常進度至少需要一年。壓力像一座大山，壓在每一個人的肩膀上。

林辰在實驗室的白板上寫下了一個倒計時：“距離樣機定型：210天。”

“七個月，夠嗎？”李明看著那個數字，有些擔心。

“不夠也得夠。”林辰說，“專案組己經下了死命令，我們必須按期完成。”

他把團隊分成三個小組，同時推進三個方向——硬體升級、軟體最佳化、系統整合。每個小組都有明確的目標和時間節點，每週一上午開進度會，週三下午開技術討論會，週五晚上提交週報。

硬體組由孫濤負責。他們在原有樣機的基礎上，重新設計了發射功率放大器，把輸出功率從十瓦提高到了二十瓦。功率翻倍，意味著散熱問題成了最大的障礙。孫濤花了兩週時間，設計了一套水冷散熱系統，把放大器的工作溫度控制在了安全範圍內。他還改進了天線的結構，用新型複合材料替代了原來的鋁合金，重量減輕了百分之三十，耐壓效能提高了百分之五十。

“孫濤，你這天線能扛住多少米的壓強？”林辰問。

“理論計算是六千米。”孫濤說，“實際測試還要等深海試驗。”

“夠了。先做出來，後面再最佳化。”

軟體組由王浩負責。他在原有演算法的基礎上，引入了一種新的深度學習架構——Transformer。這種架構最早用於自然語言處理，但王浩發現它特別適合處理時間序列資料，而深海通道恰好是一個典型的時間序列系統。他把Transformer的注意力機制移植到了通道預測模組中，讓系統能夠自動關注通道變化的關鍵時刻，預測精度提升了百分之二十，計算量卻只增加了百分之五。

“王浩，你這個思路很有意思。”林辰看完他的方案，點了點頭，“但Transformer的計算複雜度是O(n2)，如果序列太長，即時性會受影響。”

“我做了截斷。”王浩調出程式碼，“只保留最近一百個時間步的歷史資訊，超過的就丟棄。實測下來，預測精度只下降了百分之三，但計算量降低了百分之七十。”

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