第六百二十七章 “沙场秋点兵”

“真实的战场环境非常复杂,各种物理规律交织在一起,我们要用最先进的物理引擎,去精确计算子弹的弹道、爆炸的破片和建筑残骸的坠落轨迹……”

陈铭衡目光炯炯,仿佛已经看到了那个栩栩如生的虚拟战场。

“但传统的物理引擎在处理大规模复杂场景时会非常吃力,计算量太大,难以实现实时渲染。

我们需要开发一种全新的并行计算架构,充分利用量子计算机的性能优势,才能突破这个瓶颈。”

他的团队成员们面面相觑,任务艰巨,但都跃跃欲试,恨不得立即投入攻关。

在人工智能组,徐占龙正在带领团队探索如何赋予虚拟战场“智慧”。

“我们要让战场中的数字化战斗单元,无论是士兵、坦克还是无人机,都拥有自主决策和行为的能力。

他们要能根据战场态势的瞬息万变,自主选择最优的作战方式,展现出近乎人类的智能。”

“但传统的人工智能算法很难应对战场的复杂性和不确定性,我们需要发展新一代的认知智能和群体智能。

让这些数字化战斗单元能像真正的军人一样思考、协同、进化……这是人工智能领域的一次全新探索!”

在网络通信组,工程师们正在讨论如何搭建一张覆盖全域、实时互联的战场网络。

“我们要用5G、6G甚至卫星通信技术,构建一张高速、低时延、高可靠的战场互联网,让分布在各个位置的士兵能够实时感知战场态势,无缝协同作战。”

“但在复杂的电磁环境下,网络的稳定性和安全性将面临巨大挑战,我们需要研发新的网络架构和安全协议,确保信息能够实时、可靠、保密地传递。”

在“沙场秋点兵”的框架下,几个团队各司其职,密切配合,开始了一场波澜壮阔的科研攻坚。

每周,张恒都会组织各个团队开碰头会,汇报进展,交流心得,研讨难题。

“感知交互组的‘第二层皮肤’研制得如何了?我们什么时候能穿上它去试试真实的战场‘触感’?”

张恒饶有兴致地问。

“已经完成了第一代样品,初步测试效果不错,但在应力反馈和温度模拟方面还需要进一步优化,我们正在和材料学院合作,看看新型石墨烯材料能否帮助我们尽快突破这个瓶颈。”

叶森信心满满地回答。

“物理引擎和人工智能那边进展如何?有没有遇到什么难题需要协调?”

张恒又把目光转向陈铭衡和徐占龙。

“我们在并行计算架构上取得了重要进展,已经能够实现百万级别物体的实时物理模拟,下一步就是要将其移植到量子计算平台上,争取再提升一个数量级。”

“认知智能模型已经初步构建完成,正在用军方提供的历史作战数据进行训练,还不能完全达到真正军人的决策水平,但在某些特定场景下已经展现出了相当的战术素养。”

徐占龙也颇有成就感地汇报道。

“网络通信那边的量子加密协议和抗干扰技术也已经有了样品,正在可靠性测试,一旦成熟,我们就能构建出一张真正安全可靠的战场互联网。”

“太好了,大家都很有斩获!我们距离‘沙场秋点兵’的梦想又近了一步!”

他环视一周,动情地说:“你们是新时代最可爱的人,是科技强军的生力军!你们的智慧和汗水,将凝结成捍卫国家安全的基石,化作守卫和平的利剑。”

“沙场秋点兵”计划的全面铺开,张恒的团队进入了最紧张也最兴奋的创造阶段。

整个实验室宛如一个巨大的焖锅,所有人的大脑都在高速运转,每台设备都在不眠不休地工作。

在感知交互实验室,叶森正领着团队调试最新版的“第二层皮肤”原型。

这款皮肤薄如蝉翼,轻若无物,但内里却嵌满了各种微型传感器和反馈装置,可以模拟战场上各种触觉体验。

“大家注意,我要启动冲击波模拟,强度设定为近距离手榴弹爆炸,大家做好准备!”

叶森在操作台上喊道。

几名身着“第二层皮肤”的测试人员立正站好,紧张又兴奋地等待着。

“三、二、一,启动!”

随着叶森的倒计时,所有人的皮肤突然猛地一震,仿佛真的被一股强大的冲击波击中了一般。

“哇,这感觉太真实了!就像是真的在爆炸现场一样!”

一名测试员惊叹道。

但随即,他的表情变得有些痛苦。

“等等,好像有点不对劲,冲击波过后,我感到浑身发热,像是被火焰灼烧一样!”

叶森闻言皱了皱眉,连忙上前检查数据。

“糟了,温度反馈模块出现了故障,过载导致了过热!快,把皮肤脱下来!”

他连忙喊道。

大家手忙脚乱地卸下设备,还好没有造成严重的烫伤。

“这个问题尽快解决,否则在实战训练中会带来安全隐患,看来温度调节算法还需要进一步优化啊。”

叶森喃喃自语,眉头紧锁。

在物理引擎实验室,陈铭衡也遇到了棘手的难题。

为了测试引擎的爆破效果,他在虚拟战场中设计了一座复杂的建筑群,并在内部安放了大量的炸药。

“灵感来自经典电影,我要让大家感受一下建筑被炸毁时的惊心动魄!”

陈铭衡信心满满地说。

当他按下引爆按钮时,意想不到的事情发生了。

“怎、怎么回事?整个场景像是被定格了一样,建筑坍塌到一半就停住不动了!”

大家目瞪口呆地看着眼前诡异的一幕。

“糟了,恐怕是实时物理计算量超出了引擎的负荷,导致系统瘫痪了,看来我们在拓扑优化和动态网格简化方面还有很大的优化空间啊。”

陈铭衡懊恼地说,一边在键盘上飞速敲打着,试图找出问题的源头。

与此同时,在人工智能实验室,徐占龙也遇到了意料之外的困难。