纳米机器人“微尘”集群的成功潜伏，如同在“织网”海底枢纽这座庞然大物的血管与神经中植入了无数微小的传感器。尽管信号时断时续，传输窗口短暂，但持续汇入的数据碎片，经过“因果追溯”AI的不断拼合与深度分析，正逐渐勾勒出一幅越来越清晰的内部动态图景。指挥中心内，气氛专注而凝重，每一次稳定的数据流接收，都伴随着一阵细微的兴奋波动。
张浩团队的工作重点，从最初的艰难建立连接，转向了对海量传入数据的深度挖掘和关联性分析。他们利用AI强大的模式识别能力，对不同纳米集群传来的环境参数（温度、湿度、振动、能量辐射背景噪音）、偶然捕获的声学片段（人声、设备运行音）以及极其有限的视觉信息，进行跨时间、跨空间的关联比对。
几个关键发现逐渐浮出水面：
1. 能量流动的潮汐规律：通过对遍布各处的纳米机器人监测到的环境能量场波动进行大数据分析，AI确认了枢纽内部能量输送存在一个精确的、以3小时52分钟为周期的“潮汐式”波动。在周期的高峰期，能量流强度达到平日的2.5倍，持续约18分钟，期间主要管道振动加剧，部分区域背景辐射水平显着升高。这极有可能是枢纽进行大规模数据处理或能量密集型生产的窗口。更重要的是，AI发现Λ单元所在核心区域的能量吸收峰值，与这个全局周期高度吻合，但在峰值后期会出现短暂的、异常的能量波动和散热系统噪音加剧，这印证了之前关于Λ单元存在散热压力的推测。
2. 人员活动模式：通过对捕获的零星人声片段进行声纹识别和语义分析，结合不同区域传感器检测到的人员移动（如振动、气流变化），技术团队初步识别出至少四种不同的工作角色声纹，并大致勾勒出他们的活动范围和时间规律。例如，负责Λ单元日常监控和维护的技术人员活动范围相对固定，集中在核心区；而负责管线巡检和设备保养的人员则活动范围更广，且活动时间与能量周期的低谷期重叠，可能是为了安全起见。
3. 物流通道的迹象：一个部署在一条宽阔、平坦管道内的纳米集群（代号“德尔塔”），多次检测到周期性的、低频的、有规律的沉重物体移动产生的振动和气流扰动，间隔大约6小时。结合管道走向指向一个大型出入口，AI推测这很可能是一条内部物资运输通道，用于运送原料、耗材或成品。
这些发现，将枢纽从一个模糊的“敌方基地”，转变为一个有规律可循的、正在运行的复杂工业设施。然而，最核心的谜团——Λ单元的真实用途、“造物主”的具体含义、“源泉”的位置和状态——依然笼罩在迷雾中。
转机出现在一次偶然的、极其短暂的信号高峰。一个位于枢纽上部区域、靠近通风系统主换气口的纳米集群（代号“伊普西龙”），在一次全局能量高峰期间，意外捕捉到了一段持续约5秒、相对清晰的内部广播通讯片段。由于距离声源较近且干扰相对较小，音频质量远超以往：
“……重复，Λ-7核心温度临界阈值警告。ζ序列冷却效率不足，自动调节已失效。需要三级干预。重复，Λ-7……”
广播随即被切断，但紧接着，另一段更急促的、似乎是现场工程师的对话片段被邻近的机器人捕捉到：
“该死！又来了！这次比上次还快！”
“手动 override ζ序列泵压！把备用冷却剂通道全开！”
“不行！压力过大，管道承压报警了！”
“通知控制塔楼了吗？”
“通知了！‘造物主’系统已经介入，正在重新计算平衡点……但需要时间！我们得手动稳住它！”
这段通讯，如同一道闪电，照亮了核心区域的紧张状况！Λ-7单元（Λ单元的一个关键子部分）的散热问题已经严重到触发自动报警，甚至需要“造物主”系统直接介入调整！而且，问题似乎有加剧的趋势！
“这是一个重大弱点！”山猫指着分析报告，“
