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第99章 从打蚊子到识导弹的ai之眼（第1页）

西北戈壁，“蜂巢工厂”的喧嚣被隔绝在厚重的实验室隔音门外。这里是“地火重生”计划——“火眼金睛”近防系统项目的专用研发区。空气中弥漫着电子元件、焊锡和调试电路板特有的气味。房间中央，陈默高中时期的“激光灭蚊炮台”原型机被郑重地放在一个透明展示柜里，像一件珍贵的文物。而在它周围，是堆满线缆、示波器和电脑屏幕的工作台。

王浩带着他的机械和激光团队在隔壁的“高能区”奋战，隐约能听到液冷泵的嗡鸣和工程师们讨论散热方案的争论声。而陈默和李思远，则带着一支由哈工大精挑细选的博士生、硕士生组成的AI视觉算法攻坚小组，围聚在几块巨大的显示屏前。屏幕上，正反复播放着各种反舰导弹、巡航导弹、无人机的实拍或模拟高速飞行画面，背景是复杂多变的海面、城市或荒漠。

“陈工，李老师，这是我们基于原始‘灭蚊’算法框架，初步构建的多光谱融合识别模型V0.1的测试结果。”一个戴着厚厚眼镜的博士生张明，指着屏幕上的一份报告，语气带着沮丧，“在纯净背景、单一目标、理想光照下，对亚音速反舰导弹（模拟‘鹰击-8X’）的识别率能达到85%，发现距离约5公里。但是…”

他切换画面，屏幕上出现一片杂波严重的海天背景，一艘货轮在远处，几只海鸟掠过，同时一个低空、小RCS（雷达散射截面）的模拟巡航导弹（类似“战斧”）目标正高速接近，信号几乎淹没在杂波中。

“…一旦加入复杂背景和轻微干扰，”张明叹了口气，“识别率暴跌到40%以下，虚警率高达60%！系统把海鸟、海浪尖峰甚至云层阴影都当成了目标！这…这离实战要求差得太远了！”

李思远眉头紧锁，手指无意识地敲击着桌面。陈默则走到白板前，拿起笔，画下了原始“灭蚊”算法的核心流程图：

```

1. 摄像头捕捉画面 -＞ 2. 简单灰度/二值化处理 -＞ 3. 基于大小、形状（类圆形）、运动速度（慢速）筛选 -＞ 4. 锁定 -＞ 5. 激光照射。

```

“大家看，”陈默点了点流程，“我们原来的‘敌人’，是慢悠悠、黑乎乎、在相对静止背景（蚊帐或墙壁）上飞行的蚊子。算法只需要关注几个简单的、稳定的特征就够了。”

他转身，指向屏幕上那个在杂波中若隐若现的导弹目标：“但现在，我们的‘敌人’是什么？是高速（超音速甚至高超声速）、隐身（RCS极小）、在极其复杂且动态变化的背景（海浪、云层、城市地物）中飞行，甚至还会释放干扰的‘钢铁蚊子’！更可怕的是，它们可能成群结队地来（饱和攻击）！”

“所以，”陈默在白板上重重写下几个词：“特征”、“干扰”、“速度”、“多目标”，“我们V0.1模型的问题核心在于：特征提取太单一、太浅层，抗干扰能力为零，处理速度跟不上高速目标，更无法应对多目标环境！ 必须对我们的‘AI之眼’进行一场脱胎换骨的升级！”

攻坚方向确立：

1. 多维度特征库构建（核心基础）： 不再依赖单一的形状或灰度特征。

2. 深度学习模型引入（识别引擎）： 超越简单的规则筛选。

3. 抗干扰加固（生存能力）： 应对电子战环境。