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廣寒宮材料科學實驗室的喧囂，在此刻轉向了一種截然不同的頻率。不再是納米尺度的微作，也不是量子點薄的靜謐測試，取而代之的是大型服務陣列低沉的運行嗡鳴，以及幕上不斷刷新的、來自月球軌道及深空的海量監測數據流。薩米爾站在這些幕前，眼中布滿了，卻閃爍着工程師直面挑戰時特有的專註芒。

《月球資源公約》的簽署，為月球爭取到了寶貴的資源自主權，但隨之而來的是更加沉重的責任——必須證明月球有能力守護好這片星塵之地，尤其是應對那些來自太空的、最直接且頻繁的理威脅：隕石。

月面缺乏大氣層的保護，即使是一顆拳頭大小的隕石，以宇宙速度撞擊，也足以在廣寒宮的穹頂上撕開致命的裂口，或摧毀外部關鍵的能源、通訊設施。以往，基地主要依賴地球方面提供的、覆蓋範圍有限且存在延遲的預警信息，以及部分月基學遠鏡的輔助觀測。這種被防，在“方舟守護”計劃全面啟、月面設施價值與日俱增的背景下，顯得愈發捉襟見肘。

薩米爾的“哨兵”項目，旨在建立一套完全自主、覆蓋地月空間及鄰近深空、反應迅速且智能化的隕石預警與風險評估系統。這不僅是技挑戰，更是對月球自防衛能力的核心驗證。

系統的骨架，是他與團隊部署在月球軌道上的十二顆微型監測衛星組的“星鏈”。這些衛星並非地球那種功能複雜的大型平台，而是採用了他研發的新型月壤複合材料外殼，極度輕量化、模塊化，搭載了高靈敏度寬波段傳陣列（學、紅外、電），並利用量子點技為其提供了持久的太能。它們構了覆蓋月球周邊空間的第一道知網。

然而，真正的核心與難點，在於“大腦”——位於廣寒宮地下加固掩的中央理核心。它需要實時理“星鏈”傳回的TB級數據，從複雜的宇宙背景輻、太風粒子流、乃至地球反中，準識別出那些微小、暗淡且高速移的潛在威脅，並在一瞬間計算其軌道、評估撞擊概率與破壞等級。

“第38次全系統力測試，開始。”薩米爾的聲音在充滿設備低鳴的房間里響起。他模擬輸了一段包含數千個已知近地天軌道數據和大量隨機空間噪聲的混合數據流，並植了數十個模擬的、有不同威脅等級的高速隕石目標。

幕上，數據如同瀑布般傾瀉，代表計算負載的曲線瞬間飆升到高位。系統的基礎算法是基於經典的軌道力學和模式識別，能夠較快地篩選出大部分明顯威脅。但有幾個模擬目標被特意設置了複雜的特徵：一個表面反照率極低，幾乎融深空背景；一個軌跡到月球引力鏡效應的輕微擾，呈現出非標準開普勒曲線；還有一個是碎裂隕石群的一部分，信號微弱且相互干擾。

果然，基礎算法在理這幾個“狡猾”的目標時，出現了延遲甚至報。警報響起的時間晚於安全閾值，風險評估也存在偏差。

“啟‘先知’AI輔助核心，”薩米爾下令，這是他應對複雜況的王牌，“加載林海教授提供的引力場擾修正模型，以及艾莉博士從腦域矩陣中優化過的模糊模式識別算法。”

瞬間，幕上數據流的理方式發生了微妙變化。不再是純粹的線計算，多了許多并行的、帶有概率權重和關聯分析的線程。那顆匿於背景噪音中的暗隕石，被AI通過分析其周邊星被引力微鏡效應扭曲的特定模式捕捉到；那個引力擾的目標，其真實軌道被迅速修正；碎裂隕石群中的個也被功分離並分別標記威脅等級。

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