A線:技術攻堅 | 蘇州 · 燧人總部
凌晨兩點,“燧人大腦”臨時攻關區的燈還亮著。
林海盯著螢幕上滾動的資料流,眼白裡爬滿血絲。Phase 0驗證專案“TurboFix單一場景閉環”的第一次完整模擬執行,剛剛在第三十七分鐘崩潰。崩潰日誌顯示問題出在“翻譯層”演算法的訊號重構模組——現實世界中“諦聽”採集到的、來自高壓渦輪葉片塗層服役狀態的電磁/聲發射混合訊號,在向“華真”材料基因模型所需的微觀結構演化引數轉換時,發生了不可逆的資訊失真。
“又卡在這兒了。”坐在旁邊的年輕演算法工程師周宇摘下眼鏡,疲憊地揉了揉眉心,“原始訊號裡的噪聲強度分佈和材料微觀缺陷的對應關係……我們預設的對映模型太理想化了。實際工況下的干擾源比實驗室複雜三個數量級。”
林海沒說話。他調出了崩潰前的最後一幀資料視覺化圖:代表“現實訊號”的藍色波紋與代表“虛擬重構”的紅色網格,在某個臨界點突然分道揚鑣,像兩條被強行扭斷的DNA鏈。
問題的核心,正是他當初向陸晨描述“燧人大腦”願景時,最輕描淡寫帶過的那句話——“打通‘諦聽’與‘華真’的‘翻譯層’”。這“翻譯”二字,如今成了橫在眼前的喜馬拉雅。
“林總,”周宇猶豫了一下,“要不要……先簡化目標?比如只處理電磁訊號,或者只針對某一類已知缺陷做對映?三個月的演示期限……”
“演示不是為了應付。”林海打斷他,聲音有些沙啞,“如果只做我們知道能做的東西,這個Phase 0就沒有意義。我們要驗證的,是‘未知缺陷的早期預測’這個核心邏輯。”
他點選了幾下,調出一份文獻列表,其中一篇論文被高亮標註——那是渡邊綾與小野寺真紀多年前合著的一篇關於“塗層早期微裂紋聲發射特徵譜分析”的日文論文,編號和部分加密邏輯,正用於與東京暗線的聯絡。
“看看這個。”林海指著論文中的一組頻譜圖,“她們當年已經觀察到,某些特定頻率範圍內的聲發射能量衰減斜率,與微裂紋的擴充套件速率有強相關性。但她們受限於當時的感測器精度和算力,沒能建立定量模型。”
周宇湊近螢幕,眼神逐漸亮起:“您是說……我們可以借用這個思路?把‘翻譯層’的問題,分解成一系列特徵頻譜與材料引數的‘字典對映’?”
“不是借用,是升級。”林海的手指在鍵盤上快速敲擊,調出“華真”材料基因模型中的一個子模組,“‘華真’能模擬裂紋在不同應力下的擴充套件路徑和速率。如果我們能建立一箇中間層——姑且叫它‘特徵提取與關聯引擎’——把‘諦聽’採集的原始訊號,先轉換成一組標準化的‘特徵向量’,再將這些向量與‘華真’模擬出的材料行為庫進行匹配……”
“匹配的精度呢?”一個聲音從身後傳來。陳敏不知何時站在了門口,手裡端著兩杯新衝的咖啡,眼下的烏青不比林海淺。她負責的“諦聽”迭代和“織網”平臺開發同樣壓力巨大,但Phase 0是最高優先順序。
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