第四千二百章 構建「會思考的試驗場」（1/2）

第4200章 構建「會思考的試驗場」

吳浩聞言，眼中閃過一絲亮光，顯然周院士的問題正問到了他的心坎上。

他微微前傾身體，看著周院士，語氣中帶著抑制不住的興奮說道：「您問到了我們下一步的核心規劃。

其實在智能化升級方面，我們已經布局了好幾年年，目前有三個方向正在推進，部分成果已經開始落地應用。」

他抬手示意了一下，張小蕾立刻會意，操作著將大屏幕切換到智能化靶場的規劃藍圖頁面。

吳浩指著屏幕上閃爍的光點，解釋道：「第一個方向，就是您說的人工智慧輔助測試方案生成。

過去我們的測試方案大多依賴專家經驗，比如一款新型電磁炮彈的測試，需要幾位經驗豐富的工程師花一周時間設計彈道參數、布設傳感器矩陣。

現在我們訓練的AI系統，能根據武器性能參數、測試目標和環境條件，在30分鐘內自動生成三套最優測試方案，包括彈藥投放角度、傳感器布點密度、數據採集頻率等細節，而且方案的覆蓋率比人工設計提升了27%。」

「之前我們測試新型穿甲彈時做過對比，」吳浩頓了頓，然後舉例道：「AI生成的方案不僅節省了兩天準備時間，還捕捉到了一個人工方案遺漏的彈體高速旋轉異常數據，這個數據後來幫助材料團隊發現了合金鍛造工藝的微小缺陷。

目前這套系統已經在50%的常規測試中替代人工方案設計，專家只需要做最終審核。」

講完這些，吳浩掃視一圈眾人，然後緊接著講道：「這第二個方向是構建跨領域測試數據知識庫。

大家請看，這是我們過去十年積累的180TB測試數據，涵蓋了從無人機航電系統到電磁炮儲能模塊的2300多個測試項目。

我們用知識圖譜技術對這些數據進行了關聯標註，比如將電磁炮的膛壓曲線與材料疲勞數據、環境溫度變化進行多維度關聯分析。」

說著，他調出一個動態演示模型，然後繼續講道：「舉個實際案例，去年我們在測試艦載電磁炮時，發現連續發射30發後儲能效率會下降8%。

傳統分析方法需要逐個排查儲能模塊、冷卻系統、控制軟體等環節，至少要一周時間。

但通過數據知識庫的關聯分析，系統在兩小時內就定位到問題根源，是特定溫度區間下，某個電容組件的老化速率與高頻充放電產生的諧波存在耦合效應。

而這個規律在三年前的地面測試數據中就有微弱體現，只是當時沒引起注意。」

「現在這套系統能自動識別測試數據中的異常模式，」

吳浩繼續補充道：「過去半年已經幫助我們提前預警了17次潛在的測試風險，避免了3次可能導致設備損壞的嚴重故障。

下一步我們計劃將國內其他靶場的公開數據也納入進來，構建更完善的行業級知識圖譜。」

最後，吳浩換了張PPT圖片，然後指向屏幕上的無人化測試場景模擬講道：「第三個方向是測試流程的全域無人化與虛實融合。

我們在靶場部署了52台自主移動機器人，能自動完成靶標布設、傳感器校準、彈體回收等工作，配合無人機群進行空中數據採集，整個測試過程可以實現90%的無人化操作。

這不僅降低了人員在危險區域的暴露風險，還將測試間隔從過去的4小時縮短到1.5小時。」

「當然了，相比於這些，更關鍵的其實是數字孿生技術的應用」

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