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    吴浩闻言，眼中闪过一丝亮光，显然周院士的问题正问到了他的心坎上。

    他微微前倾身体，看着周院士，语气中带着抑制不住的兴奋说道：“您问到了我们下一步的核心规划。

    其实在智能化升级方面，我们已经布局了好几年年，目前有三个方向正在推进，部分成果已经开始落地应用。”

    他抬手示意了一下，张小蕾立刻会意，操作着将大屏幕切换到智能化靶场的规划蓝图页面。

    吴浩指着屏幕上闪烁的光点，解释道：“第一个方向，就是您说的人工智能辅助测试方案生成。

    过去我们的测试方案大多依赖专家经验，比如一款新型电磁炮弹的测试，需要几位经验丰富的工程师花一周时间设计弹道参数、布设传感器矩阵。

    现在我们训练的AI系统，能根据武器性能参数、测试目标和环境条件，在30分钟内自动生成三套最优测试方案，包括弹药投放角度、传感器布点密度、数据采集频率等细节，而且方案的覆盖率比人工设计提升了27%。”

    “之前我们测试新型穿甲弹时做过对比，”吴浩顿了顿，然后举例道：“AI生成的方案不仅节省了两天准备时间，还捕捉到了一个人工方案遗漏的弹体高速旋转异常数据，这个数据后来帮助材料团队发现了合金锻造工艺的微小缺陷。

    目前这套系统已经在50%的常规测试中替代人工方案设计，专家只需要做最终审核。”

    讲完这些，吴浩扫视一圈众人，然后紧接着讲道：“这第二个方向是构建跨领域测试数据知识库。

    大家请看，这是我们过去十年积累的180TB测试数据，涵盖了从无人机航电系统到电磁炮储能模块的2300多个测试项目。

    我们用知识图谱技术对这些数据进行了关联标注，比如将电磁炮的膛压曲线与材料疲劳数据、环境温度变化进行多维度关联分析。”

    说着，他调出一个动态演示模型，然后继续讲道：“举个实际案例，去年我们在测试舰载电磁炮时，发现连续发射30发后储能效率会下降8%。

    传统分析方法需要逐个排查储能模块、冷却系统、控制软件等环节，至少要一周时间。

    但通过数据知识库的关联分析，系统在两小时内就定位到问题根源，是特定温度区间下，某个电容组件的老化速率与高频充放电产生的谐波存在耦合效应。

    而这个规律在三年前的地面测试数据中就有微弱体现，只是当时没引起注意。”
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