第29章 数字生命（第3页）

万里开始了初步的能力测试。

他首先给出了一系列极其复杂的多变量科学计算问题，“伏羲”

几乎在问题输入完成的瞬间，就得出了精确的结果和详细的推演过程，速度远超传统的超算。

接着，他调取了“鸾鸟”

战机在过去三个月所有飞行测试中产生的海量数据（包括结构应力、热分布、能源消耗、操控响应等数十tb的信息），要求“伏羲”

分析是否存在尚未被发现的潜在设计缺陷或优化空间。

仅仅十分钟后。

【分析完成。

共识别出三处潜在结构疲劳点，位于主翼连接处内侧蒙皮下方，现有传感器无法有效监测。

提出十七项气动布局微调建议，预计可降低巡航能耗5.7%。

发现能源管理系统在极端机动下存在0.03秒的响应延迟，优化方案已生成。

】

看着屏幕上详细列出的问题位置、分析依据和优化方案，在场的飞机设计师和工程师们目瞪口呆！

这些问题，他们通过大量的人工分析和实验都未能发现，而“伏羲”

在如此短的时间内，不仅找到了，还给出了解决方案！

这不仅仅是计算能力的差距，这是认知维度的碾压！

随后，万里进行了更深入的测试。

他让“伏羲”

接入基地的管理系统，处理日常的物资调度、人员排班、研发进度协调等繁琐事务。

只见监控屏幕上，原本需要数十个调度员忙碌协调的各项流程，瞬间变得无比顺畅高效，“伏羲”

以最优化的方案分配着资源，甚至提前预测并规避了数起可能发生的供应链延误。

最后，是最具挑战性的一环——战略推演。

万里设定了几个简化的场景，例如：“假设一支拥有‘鸾鸟’同级技术但数量占优的敌方舰队从柯伊伯带方向入侵，我方应如何利用太阳系内资源进行防御？”

“伏羲”

沉默了稍长一段时间，屏幕上的八卦图符号高速旋转，仿佛在进行着激烈的思考。

几分钟后，它给出了回答。

【推演完成。

提供三套主要应对方案。

】

【方案A：诱敌深入。

利用木星引力场设伏，集中优势兵力分割歼灭。

成功率67%，风险：可能对木星卫星生态造成不可逆影响。

】

【方案b：主动拦截。

派遣高速机动部队在奥尔特云边缘进行骚扰作战，迟滞敌方行动，为后方布防争取时间。

成功率52%，风险：拦截部队可能遭受重大损失。

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