第176章 薪火燎原（第2页）

李壮摸着下巴，难得地没有立刻挑刺，而是转向苏小蕊，低声感叹：“嘿，这帮小子…思路比我们当年野多了！

我们想着怎么‘抓’垃圾，他们想着怎么让垃圾堆自己‘变聪明’，然后把自己给‘管理’起来！

这算不算是…‘以万物为刍狗’的另一种解法？”

苏小蕊眼中异彩连连，轻声回应：“不，这更像是《天工开物》中‘物尽其用，人尽其才’的智慧在太空时代的回响。

他们看到了无序中的秩序可能。”

然而，陈逸飞带来的震撼远未结束。

在参与“星槎”

项目深空探测器能源模块的预研中，他接触到了那个困扰了航天界数十年的“世纪难题”

——如何在任务周期长达数年、甚至数十年的深空探测中，实现能源的跨时空动态最优分配。

探测器上的能源（如核电池）是有限的，而科学仪器的开启、数据传输、轨道修正等任务的能耗需求却是动态且充满不确定性的。

传统的规划方法要么过于保守，导致科学机会的浪费；要么过于激进，可能使探测器在关键时刻陷入“沉睡”

。

这个问题，本质上是如何在孤立系统中对抗能量自然耗散的“熵增”

定律。

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在一次深夜的研讨中，陈逸飞盯着屏幕上探测器未来数年的能量曲线模拟图，脑海中突然划过一道闪电。

他想起了“瞬忆20”

的知识迁移模式，以及热力学第二定律背后那令人绝望的时间箭头。

“如果…如果我们不把能源分配看作一个‘消耗’过程，而是一个‘投资’过程呢？”

他猛地站起来，在白板上飞快地写下一组公式，“我们需要的，不是一份僵硬的时刻表，而是一个能让探测器像一位穿越沙漠的智者，能根据对绿洲（科学机遇）的‘预见’和自身水囊（能源储备）的状况，动态调整每一步节奏的…‘生存与探索智能’！”

他提出的算法，被命名为“熵减算法”

。

其核心在于，算法会为探测器构建一个动态的、不断更新的“科学价值-能源成本”

概率地图。

它不仅仅考虑眼前的任务，更会利用“瞬忆”

能力，模拟未来可能出现的各种科学机遇（如罕见的太阳风暴、邻近小行星的异常活动），并评估为了“捕捉”

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