北京，“九天”研究院一間更為深入的協作會議室。
空氣裡漂浮著咖啡和激光打印機墨粉的混合氣味。陸晨和林海已經在這裡連續工作了兩周。巨大的顯示屏牆上，不再是抽象的示意圖，而是瀑布般滾動的真實（儘管仍經過脫敏處理）多通道時序數據流。房間裡除了喬主任、劉大校和之前的兩位研究員，還多了兩位信號處理領域的專家。
“過去兩周，我們基於貴方提供的三組模擬數據，嘗試了十七種不同的特征提取與分類算法組合。”林海的聲音有些沙啞，但眼神銳利，他操作著控製終端，調出一組對比圖表。“結論是：在如此極端的信噪比下，任何單一的、基於固定模板或傳統統計方法的算法，穩定檢出率都低於5%，虛警率卻超過30%——完全沒有實用價值。”
喬主任微微蹙眉，劉大校的表情則看不出變化。
“所以，我們換了一個思路。”陸晨接過話頭，“既然從噪聲中‘尋找’特定損傷信號如此困難，我們嘗試‘構建’它。”
他切換畫麵，屏幕上出現了一個複雜的多物理場耦合仿真模型界麵。“我們與喬主任團隊的仿真專家合作，利用貴方提供的材料參數和載荷邊界條件，逆向‘生長’損傷。在仿真環境中，模擬了從微裂紋萌生、擴展到微小脫粘的多個階段，並計算了每一個階段理論上可能引起的局部電磁特性擾動及輻射特征。”
“然後呢？”一位信號處理專家追問。
“然後，我們利用這些仿真生成的、帶有精確物理標簽的‘理想特征信號’，去訓練一個深度神經網絡。”林海調出算法架構圖，“這個網絡的任務不是直接從原始噪聲中分類，而是先學習‘損傷信號可能長什麼樣’。同時，另一個並行的網絡分支，學習當前環境噪聲的統計特征。最後，用一個注意力機製模塊，讓網絡學會在特定頻段和時域‘聚焦’，嘗試從噪聲中匹配出與仿真特征相似的‘片段’。”
“簡單說，就是用物理模型生成‘教科書答案’，教AI在噪聲考卷裡尋找‘疑似正確答案的筆跡’。”陸晨做了個比喻，“我們稱之為‘物理-數據雙驅動模型’。”
“結果。”劉大校言簡意賅。
林海點開了最後的結果頁麵。“在第四組、也是最接近真實環境噪聲特征的驗證數據集上，對三類預定義損傷的早期萌生階段，綜合檢出率提升至42%，虛警率降至12%。對於損傷擴展至較明顯階段，檢出率超過75%。”
會議室裡安靜了幾秒。42%的早期檢出率，對於這個地獄級難題而言，已經是一個從“完全不可用”到“看到了微弱曙光”的突破。更重要的是，這條技術路徑被證明是可行的。
“虛警率還是太高。”喬主任嚴謹地指出，“12%意味著十次預警可能有超過一次是假的，這會導致過度維護或誤判，消耗信任。”
“是的，這是我們下一步要攻克的重點。”陸晨承認，“我們分析虛警樣本，發現大部分集中於某幾種特定的背景電磁瞬態事件。下一步，我們計劃引入更多的環境上下文信息（如工作模式、負載周期）作為輔助判斷，並進一步豐富仿真損傷樣本來訓練網絡的‘辨別力’。”
劉大校與喬主任低聲交流了幾句，然後看向陸晨：“這個階段性結果，超出了我們最初的保守預期。模型思路有創新性。院裡的意見是，可以批準進入下一階段：接觸部分半實物仿真測試平台的接口，在更接近真實激勵源、但仍是模擬損傷的條件下，進行算法閉環測試。但保密級別和監管措施會同步升級。”
“我們完全配合。”陸晨沉聲應道。他知道，這意味著他們的一隻腳，已經真正踏入了這個國家級難題的核心攻關圈。風險與機遇的天平，開始向後者微微傾斜。
慕尼黑，普朗特精密科技公司的工藝車間。
氣氛與北京的會議室截然不同，彌漫著金屬切削液和淡淡的臭氧味。燧人運來的核心模塊——一個集成了精密送粉噴頭和微型點陣冷卻單元的工作頭，已經安裝在普朗特一台五軸聯動加工中心的改造接口上。旁邊的工作台上，躺著三片從報廢同型葉片上切割下來的、帶有部分冷卻通道的扇形試樣，以及一片用於最終驗證的、薄壁處僅有0.65毫米的完整報廢葉片。
伯格先生穿著工裝，親自在一旁監督。沈南星和燧人派駐的一名工藝工程師小吳，正在做最後的參數校準。
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“伯格先生，試樣固定和預熱完成。冷卻水、保護氣、送粉係統檢查完畢。”小吳報告，聲音有些緊繃。這是“諦聽”監測係統的簡化版（隻有采集和顯示單元）第一次在客戶現場伴隨工藝驗證運行。
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