西北某地，代号“灰炉”的试验场。
这里没有想象中的高科技感，反而像一座废弃多年的老工厂。斑驳的水泥墙面，锈蚀的管道沿着天花板延伸，地面是陈旧的环氧树脂地坪，已经磨损得露出下面的混凝土。唯一显示这里特殊性的，是绝对的门禁、无处不在的监控探头，以及空气中那股淡淡的、混合了金属、机油和臭氧的独特气味。
林海带着燧人的六人突击队站在三号测试间的观察区。透过厚重的双层防爆玻璃，能看到里面那台被固定在大型工装上的“模拟退役件”。
那确实只是一个“模拟件”，但看到它的第一眼，林海就知道这次测试的份量。
那是一段直径接近一米五、长度约三米的航空发动机燃烧室段壳体。外壳上布满了复杂的冷却气膜孔和安装边，内壁则模拟了真实的热障涂层剥落后的状态——大面积基体裸露，边缘残留着参差不齐的涂层，还有许多深浅不一的凹坑和细微裂纹。更关键的是，壳体内部被植入了多组精心设计的“人工缺陷”：不同尺寸的模拟裂纹、分层、未融合区，有些位于表层，有些深埋在结构内部。
“这是用真实退役件改制而成的‘教学用具’。”负责对接的“九天”工程师，一位姓周的中年校官介绍道，语气平淡却带着压力，“它的材料史、应力史、损伤模式都是真实的，只是我们在特定位置‘添加’了一些我们需要研究的问题。你们的任务，是在不破坏壳体结构的前提下，用你们的‘谛听’系统，全程监控我们的修复过程，并尽可能早地识别出工艺异常，特别是可能引发新缺陷或导致已有缺陷扩展的异常。”
林海点头，目光没有离开那个庞然大物：“修复工艺是？”
“等离子喷涂，修复区域是内壁a3到b7扇形区，面积大约一点二平方米。材料是你们熟悉的nicralyta粉末。”周工递过一份厚厚的工艺文件，“这是基础参数。但过程中，我们会人为引入一些‘扰动’，模拟现场可能出现的各种意外——送粉波动、电弧不稳、冷却不均等等。你们的系统需要捕捉到这些扰动，并判断其对修复质量的影响程度。我们会有其他手段同步验证。”
林海快速翻阅文件。工艺参数很常规，但“扰动”列表让他眼皮跳了跳：包含二十七种预设的异常情景，从微小的参数漂移到模拟的设备故障。
“这些扰动会提前告知吗？”燧人团队里最年轻的算法工程师小王忍不住问。
周工看了他一眼：“现场会有提示吗？”
小王语塞。
林海合上文件：“明白了。我们什么时候开始？”
“设备已经就位。一小时后，开始第一次喷涂试验。祝你们顺利。”周工说完，便转身离开观察区，走向控制室。
突击队立刻进入工作状态。两台“谛听”。线缆连接、电源检查、系统启动、无线自组网建立整个过程安静而迅捷，带着一种实验室里打磨出来的熟练。
林海亲自检查了最后一遍软件配置。界面已经被切换到“专家模式”，所有高级参数调整选项开放。他知道，面对这种级别的挑战，任何“自动”或“简化”都是自欺欺人。
“数据回传通道确认。”负责通讯的工程师报告。
“本机噪声基线采集完毕，环境电磁频谱已记录。”
“与‘九天’数据同步时钟校准完成，误差毫秒级。”
一个个准备项目被打上勾。
林海看着屏幕上跳动的初始化数据，深吸一口气。这是“谛听”系统诞生以来，面临的最复杂、最苛刻、也最接近实战的考验。之前无论是实验室模拟，还是欧洲工厂试用，其复杂度和“故意制造的恶意”程度，都无法与这里相比。
一小时后，测试正式开始。
低沉的抽气声响起，测试间内被抽成低真空状态。机械臂启动，等离子喷枪点火，明亮的电弧在喷枪口闪耀，随即被导入送粉气流，形成一道炫目的羽流，喷射在壳体内部靶区。
“谛听”系统的屏幕上，代表电磁信号强度的瀑布图开始剧烈跳动，频谱分布快速变化。同时，健康度百分比数值开始计算，初始值为88（黄区）。
“正常起弧，频谱特征符合预期。”小王盯着屏幕，快速报告。
林海点头，目光却落在几个不起眼的次级参数上：羽流振荡频率、电弧电压纹波、背景噪声的特定谐波分量这些才是真正反映工艺稳定性的细微指标。
最初的二十分钟，一切平稳。。周工在通讯频道里通知：“第一次扰动，三秒后开始，类型：送粉率阶跃下降15，持续时间八秒。”
话音刚落，屏幕上的粉末载气流量读数出现一个明显的下跌。几乎同时，“谛听”系统捕捉到了等离子羽流电磁辐射特征的细微变化——主频能量略有下降，某些谐波分量比例改变。，系统弹出预警：“检测到送粉气流异常波动，建议检查送粉系统。”
预警时间仅比参数读数异常晚零点五秒。
控制室那边传来周工平静的声音：“扰动一，识别成功。继续。”
突击队员们稍稍松了口气。但林海眉头没松。他注意到，系统虽然识别了扰动，但对扰动可能造成的影响评估只停留在“波动”层面，没有更深层次的判断。
喷涂继续。接下来的一个多小时里，“九天”团队陆续引入了电源电压波动、冷却水流量微调、喷枪摆动速度异常等共计七次扰动。“谛听”系统成功识别了其中六次，漏报一次非常微小的冷却水温度渐变（系统判定为环境噪声）。识别准确率不错，但林海和团队骨干的脸色却越来越凝重。
因为他们发现，系统对“复合扰动”和“渐进性异常”的应对，开始显得吃力。
当两种轻微扰动几乎同时发生时，系统的特征提取算法会出现混淆，健康度波动剧烈但指向性模糊。而当某种异常（比如电弧效率的缓慢下降）以非常缓慢的速度发生时，系统基于短时窗口的检测模式难以将其与正常的工艺漂移区分开，直到异常累积到一定程度才突然报警，失去了早期预警的意义。
更棘手的问题出现在第三次喷涂试验中途。，并发出“检测到潜在基体过热风险”的高级警报。但控制室反馈，所有工艺参数正常，红外热像仪显示基体温度也在安全范围内。
“误报？”小王额头见汗。
“不是误报。”林海紧盯着频谱图，手指快速滑动，调出原始信号数据，“看这里，这个频段的能量在三十秒内增加了两倍，但它的频率特征不像典型的等离子信号，也不像机械噪声”
他放大了时间轴，将这段异常信号与工艺日志逐帧比对。突然，他眼神一凝：“停！把机械臂当前位置和壳体内部结构图叠加上去。”
图像合成后，问题显现了：异常信号出现时，喷枪恰好经过壳体上一个特定结构——一个内部带有加强筋和冷却气孔的复杂区域。
“是结构共振！”林海豁然开朗，“喷枪经过这个特定位置时，羽流激发的特定频率声波/震动，与壳体局部结构发生了共振！共振放大了某些信号分量，被系统捕捉到，误判为‘过热风险’。但实际上，这反映的是工艺与结构相互作用带来的潜在风险——持续的共振可能导致局部疲劳或涂层结合不良。”
他立刻在通讯频道向周工汇报了这一发现。
控制室那边沉默了片刻，然后周工的声音传来：“分析正确。该区域确实在既往试验中曾出现过涂层早期剥落。你们的系统捕捉到了一个我们之前未曾直接监控到的物理现象。记录在案。”
突击队里响起一阵压抑的欢呼。这不仅是一次成功的异常识别，更是对系统能力边界的一次重要拓展——它不仅能监控工艺参数，还能间接感知工艺与工件之间的复杂相互作用。
但这个发现也让林海意识到，“谛听”系统现有的算法框架，在面对这种高度非线性、多物理场耦合的复杂场景时，已经触及其逻辑推理的极限。它擅长模式匹配和相关性分析，但缺乏对背后物理机制的深层理解和推理能力。
“启用‘深度自适应学习模块’吧。”他对小王说，“把从开始到现在所有的数据，包括我们刚刚分析出的这个‘共振特征’，作为初始训练集喂进去。让系统尝试自己构建一个更复杂的、能够融合工艺参数、信号特征和工件结构信息的动态模型。”
“现在？在线学习？”小王有些迟疑，“计算资源够吗？而且学习过程中的不稳定判断可能会干扰实时监控”
“用边缘计算盒子单独跑学习任务，不影响主系统实时判断。学习结果每十分钟同步一次到主模型。”林海下定决心，“我们没时间等离线训练了。‘九天’不会给我们第二次机会。让系统在实战中学习，哪怕开始时笨拙一点。”
命令下达。携带了额外计算单元的“谛听”增强版开始后台运行深度学习线程。庞大的数据流被导入，神经网络模型开始艰难地调整权重，试图从混沌的信号海洋中，找出那些真正决定成败的、微弱的“因果线索”。
接下来的测试变得像一场沉默的搏斗。系统依然会漏报、误报，但频率在缓慢下降。它对某些复杂扰动的识别开始出现“理由”，虽然这些理由有时显得古怪（比如将某个信号模式与“送粉管轻微堵塞的历史模式”进行概率关联），但方向似乎是对的。
最后一次测试，也是难度最高的测试：“九天”团队模拟了喷枪堵塞后部分疏通的不稳定状态，同时叠加了电源谐波干扰。这是一个“复合渐进性异常”，之前的系统几乎无法有效处理。
喷涂进行到第十分钟，“谛听”徘徊，没有明确报警。但后台学习模块却给出了一个高风险提示，附带的理由是：“当前信号组合与历史数据中编号‘s7’事件（局部未熔合）前三百秒的特征相似度达到67，且观测到工件g4区域声发射信号出现特定模式的缓变增长。”
！林海立刻将这个提示转给周工。
三分钟后，喷涂暂停。检查发现，在g4区域边缘，确实出现了极其细微的粉末熔融不充分迹象，如果不加干预，很可能发展成未熔合缺陷。
测试结束的铃声响起时，燧人突击队的所有人都近乎虚脱。连续八个小时的高度紧张，体力和脑力的双重透支。
周工走进观察区，手里拿着初步的数据对比报告。他的表情依旧严肃，但眼神里多了一丝别的什么。。”他念出数据，“作为首次接触此类复杂耦合场景的系统，这个成绩超出我们预期。特别是关于结构共振的识别，以及对复合异常的渐进式风险提示，很有价值。”
他合上报告，看向林海：“乔主任让我转告：你们这个‘学习’能力，才是我们最看重的。硬件可以买，但这种能在对抗环境中自己进化、发现新问题的软件能力，买不来。下一阶段，我们可以谈更深入的合作了。”
林海用力握了握周工的手，没有说话，只是重重点头。
回驻地的车上，突击队员们东倒西歪地睡着了。林海看着窗外飞速掠过的荒凉景色，脑海中却不断回放着今天测试中的每一个细节、每一次失误、每一次突破。
他拿出平板，调出“燧人大脑”计划的雏形文档。在“技术路径”一栏下，他新增了一段：
【关键缺口：物理机理与数据智能的融合。当前系统（谛听）强于数据关联，弱于物理推理。‘九天’测试表明，在极端复杂场景下，纯数据驱动会遇到瓶颈。未来必须引入基于物理的模型（哪怕简化），与数据驱动模型进行‘混合增强’，让系统不仅能‘看到’相关性，更能‘理解’背后的因果链。这将是我们与科瓦茨纯硬件路线、以及国内其他纯软件路线的根本区别。】
车在暮色中前行。远处，“灰炉”试验场的轮廓渐渐消失在起伏的地平线后。
今天，他们穿越了一座技术上的“熔炉”。烈火灼身，但也淬炼出了更坚韧的骨骼，和更清晰的未来方向。
林海闭上眼睛，让疲惫席卷全身。但嘴角，却带着一丝几乎看不见的弧度。