浩宇工業研發大樓頂層的戰略會議室里，晨曦透過巨大的落地窗灑在長條會議桌上，將6.0版本系統的研發規劃書映照得格外清晰。吳浩指尖劃過“空天智能與AI大模型深度融合”的核心議題，抬眼看向圍坐的團隊成員，語氣中帶著期許與凝重：“5.0版本的成功列裝，讓我們在空天智能領域站穩了腳跟，但技術的迭代不會止步。西方強國已經啟動了新一代空天作戰系統的研發，核心就是AI自主決策能力，我們必須搶在前面，讓6.0版本成為真正的‘智能作戰大腦’。”
陳銘將一份技術可行性分析報告推到桌中央，屏幕上隨即呈現出復雜的技術架構圖：“要實現這一目標，我們需要攻克三大核心難題。一是構建適配空天多域場景的專用AI大模型，現有民用大模型無法應對極端環境下的實時決策需求；二是解決大模型與各作戰模塊的輕量化融合問題，避免占用過多系統資源；三是建立動態學習與風險控制機制，確保AI自主決策的安全性與可靠性。”他頓了頓，補充道，“尤其是風險控制，一旦AI決策出現偏差，在實戰中可能造成無法挽回的損失。”
研發團隊隨即拆分組建專項小組，一場圍繞6.0版本的技術攻堅戰正式打響。專用AI大模型研發小組的辦公室里，晝夜燈火通明，團隊成員們將海量的空天作戰數據、極端環境參數、歷史演練案例導入模型進行訓練。但僅僅一周后，就遭遇了瓶頸——模型在單一場景下的決策準確率可達95，但在多場景迭加的復雜環境中，準確率驟降至70以下。
“問題出在場景關連性建模上。”小組負責人揉著布滿血絲的眼睛，指著屏幕上的數據分析結果，“不同作戰場景之間的變量相互干擾，模型無法精準捕捉核心關聯因素。比如強電磁干擾與天基武器突襲同時發生時，模型就會出現決策混亂。”
陳銘聞訊趕來，盯著屏幕上跳動的數據流陷入沉思。他突然想起之前在部隊調研時，官兵們提到的“實戰經驗遷移”理念，當即提出新思路：“我們可以借鑒人類作戰指揮的思維模式，引入‘場景遷移學習’機制。先讓模型在單一場景下練精，再通過構建場景關聯圖譜，讓模型學會將不同場景的決策經驗進行融合適配。”
團隊立刻調整研發方向，聯合中科院人工智能研究所，搭建了包含上千種空天作戰場景的關聯數據庫。
為了獲取更真實的訓練數據，他們還申請接入了軍方的實戰演練模擬系統，讓模型在虛擬戰場中反復迭代。
一個月后，專用AI大模型的多場景決策準確率終于穩定在92以上，邁出了6.0版本研發的關鍵一步。
就在研發工作穩步推進時，民用市場傳來了新的機遇與挑戰。
國家啟動了“空天智能智慧城市”示范工程，計劃在多個重點城市推廣空天安防與應急調度系統。這一工程不僅能拓展民用市場，更能為6.0版本的AI大模型積累更多場景數據。但競爭對手也敏銳地嗅到了商機，聯合國外企業推出了“低價技術授權”的合作方案，試圖搶占市場份額。
張小蕾在市場分析會上，將一份城市合作意向名單攤開：“京城、商海、鵬城等一線城市更看重技術穩定性，而部分二三線城市則對成本更為敏感。競爭對手的報價比我們低18，還宣稱可以共享國外的場景訓練數據。”她語氣嚴肅，“我們不能為了降價犧牲技術品質，必須找到既能體現優勢，又能降低成本的突破口。”
“可以采用‘模塊化定制’策略。”陳銘提出建議，“針對不同城市的需求，提供基礎版、增強版、旗艦版三種配置。基礎版保留核心的空天感知與應急調度功能，通過共享研發成果降低成本；增強版和旗艦版則根據城市規模和戰略地位，增加AI自主決策、跨域協同等高級功能。同時，我們可以將民用項目的場景數據與軍用研發共享，通過規模化應用攤薄研發成本。”
這一策略很快奏效。浩宇工業成功中標京城、鵬城兩個一線城市的旗艦版項目，同時拿下了多個二三線城市的基礎版訂單。在深圳的智慧城市示范項目現場，民用版6.0系統的原型機首次亮相，就展現出了強大的實力。在模擬臺風災害應急調度中，系統通過AI大模型快速整合衛星云圖、氣象數據、交通路況、救援力量分布等多源信息，在30毫秒內生成了最優救援路線規劃，比傳統調度系統效率提升了5倍。
然而，平靜的研發與市場拓展背后，一場新的危機正在悄然醞釀。西方某強國的情特機構通過其在華的合作企業，試圖以技術交流的名義，接觸浩宇工業的核心研發團隊，竊取6.0版本的AI大模型技術參數。更隱蔽的是，他們還在浩宇工業采購的一批進口電子元器件中，植入了微型竊密芯片，試圖監控研發數據傳輸。
公司的網絡安全團隊率先發現了異常。在對內部網絡進行例行巡檢時，他們發現有不明數據流向境外服務器，且數據加密方式極為特殊。“這些數據是從研發中心的測試終端發出的，初步判斷是通過硬件設備植入的竊密模塊傳輸的。”網絡安全負責人神色凝重地向吳浩匯報，“我們已經切斷了相關網絡鏈路，但需要對所有進口元器件進行全面排查。”
吳浩立刻下令啟動最高級別的安全預案：“暫停所有進口元器件的使用，組織技術團隊對已采購的元器件進行全面檢測；同時，加強研發中心的物理安保，對所有外來訪客實行嚴格的身份核驗；法務部門立刻收集相關證據，向國家相關部門舉報，追究供應商的責任。”
元器件排查工作耗費了整整兩周時間。技術團隊在一批進口的高精度傳感器中，發現了隱藏在芯片封裝層內的微型竊密模塊。