越大，收获越丰，但风险也同样惊人。
两人对视一眼，都明白这套方案的风险几乎等同于豪赌。
在这种关乎成败的局面里，没有人愿意轻易把飞行器押在概率上。
“我们还有时间窗口。”
姜蕴宁低声开口，语气沉稳，“建议把所有备选方案都模拟一遍，哪怕概率再低，也要保留数据。
最后的选择，交由指挥部定夺。”
她没有把话说尽。
真正让她有底气的，是自己在算法和模型优化上的掌控力——她的误差控制精准，往往能比常规预估再收紧一层。
只是这种话不必说出来，结果会替她证明一切。
顾远舟目光依旧紧盯着屏幕，心底却略微松了一寸。
尽管刚才那套方案风险极高，但至少提供了一条可行的思路。
听到姜蕴宁的建议，他微微颔，算是达成了默契。
屏幕上，第二套修正方案的模拟结果随之跳出。
曲线线条比刚才平稳得多，燃料消耗、推力矢量和轨道修正区间都一一标注。
姜蕴宁的目光落在燃料消耗上，微微皱眉。
为了确保万无一失，她又重新计算了一遍。
数据没有问题。
顾远舟见她停下来，沉声开口：“方案二看起来更稳妥，容错率也比前一个方案高。
但问题是——代价是燃料消耗几乎翻倍，一旦执行，我们后续调整的余量会非常有限。”
飞行器上携带的燃料通常非常有限，这是航天任务设计时最严苛的约束之一。
轨道修正时为什么要计算得极其精确？
因为燃料是“不可再生的稀缺资源”
，一旦用多了，就少一次修正机会；用错了，整个任务甚至可能提前终止。
当然有人会问，为什么不多带点燃料？
火箭要将飞行器送入太空时，燃料本身也是重量。
携带太多燃料，就意味着需要更大的火箭、更昂贵的射成本。
因此，大多数飞行器只携带“恰好够用”
的燃料，保证完成任务，同时避免浪费。
顾远舟盯着曲线停顿了一下，手指在参数上点了点：“所以，这个方案的主要风险在于燃料不足时只能执行一次。”
