面基地的ai自主维护和故障预测系统，我们完成了冗余度自適应调度算法的优化。“
“原来我们的算法在面对10%以上的传感器集群失效时，决策时延会突破15毫秒的安全閾值，经过这段时间基於图神经网络的拓扑重构学习，我们將最坏情况下的决策时延，稳定在了7毫秒。”
林溪的语速极快，信息密度极高：“这相当於在最极端的高辐射干扰场景下，我们的ai系统依然能以两倍於人类反应速度的速度，完成生命支持模块的重启，所有代码的內存占用率控制在1.5%，完全符合您提出的超低功耗和高鲁棒性要求。“
周宇微微頷首，只问了一个尖锐的问题：“核心的训练数据中，是否加入了供应链缺陷级的极端故障模式比如，次级密封圈在负压下的隨机爆裂数据。”
潘教授一愣，隨后肃然答道：“我们的资料库中，主要採用的是已通过航天標准的材料疲劳数据，供应链缺陷级的故障数据尚未纳入，因为我们认为这种级別的缺陷不会在您的体系中出现。”
周宇想了想，说：“从现在开始，训练模型中，必须加入人为的、系统性的材料替换和流程作弊所导致的极端故障模式，我们的ai不仅要对付自然界的风险，更要对付人性的缺陷。”
在月球上生存，就跟突然搬迁到国外陌生城市居住一样，一切都会觉得充满未知、规则模糊、且处处隱藏著巨大的系统性风险。
在地球上，你清楚法律、交通规则和商业底线。
但在月球上，太空人將面临一个新建立的、未经实践的地方，地球上的供应链是按国家利益划分的，一旦这些不同標准、不同道德底线的部件被集成到一起，人性的风险就变成了工程的风险。
在陌生的国外城市，做错了事，顶多损失一笔钱，但在月球上，一个次级密封圈的缺陷，就会导致整个生存舱的致命泄压，任何一个人性缺陷，都会被月球的极端环境放大亿万倍，直接转化为生命安全危机。
所以，儘可能让ai去辅助太空人是一件至关重要的事。
接下来的报告都比较顺利，周宇扫了一圈，突然发现一个问题。
“之前我因为月球生存舱的再生环境控制系统测试机研发工作遇到了瓶颈，关键的微重力流体循环算法总是出现难以消除的隨机误差，当时有让大家思考下，不知道大家有没有什么想法”
研究员们面面相覷，一个个仿佛都在无声的哭诉。
天了嚕，院士都不知道，他们知道什么
“周教授，我—我们尝试了多相流的拉格朗日追踪法，但隨机误差的均方差只是缩小了一倍，依然无法达到您要求的小误差。”一名年轻的研究员弱弱地匯报。
“是的，周教授，”另一位研究员补充，“我们怀疑，这可能与管道內壁的材料微观结构在微重力下的卡西米尔力效应有关，但这种力的计算太过於量子级別，无法融入宏观流体模型——”
周宇微微皱眉，他知道这些尝试都是常规的、正確的，但都不是跳出藩篱的。
就在此时，一直安静坐著的张昊，突然举起了手。
他刚才听著这些高维度的流体动力学和量子力学的討论，本该是听天书的状態。但他作为工程执行者，思维逻辑非常简单粗暴，如果数学模型失败了，那就回到物理现实。
“导儿，我——我有一个不成熟的想法。”张昊犹豫了一下，但还是说了出来。
“说。”周宇鼓励道。
张昊深吸一口气，用他最熟悉的工程语言描述道：“那个隨机误差，是不是可能根本不是隨机的，而是周期长到我们没有发现的“
“我猜，可能是我们模擬的重力环境不对！我们一直用常量来计算低重力对流，但是，月球上没有大气层，月震的隨机性和月球表面密度的不均匀，会导致真实重力，在微观尺度上，根本不是一个常量！”
“导儿！我们是不是应该把整个流
