短暫的震撼之后，魏立功幾十年的工程本能讓他立刻從狂喜中冷靜下來。
    他以最快的速度，在腦中推演這個方案可能存在的漏洞。
    “不對！”他猛地抬起頭，目光再次變得銳利，“你的方案，有一個最致命的前提！那就是時鐘同步！”
    “數千個分布式的小腦，要協同完成皮秒級的相位控制，就必須有一個絕對精準、絕對統一的時間基準！”
    “在高速飛行和強電磁干擾環境下，你怎么保證所有芯片的時鐘信號，能做到完全同步？”
    “任何一點微小的時鐘漂移，都會導致整個波束合成的徹底失敗，甚至產生災難性的雜波！”
    這個問題，問得極其刁鉆，直指分布式系統的核心難題。
    臺下的專家們也紛紛反應過來，點頭稱是。
    “對，時鐘同步是個大問題！”
    “長距離傳輸，信號延遲和抖動都很難控制！”
    然而，面對這個尖銳的質疑，林凱只是微微一笑。
    “魏總，您忘了我們在神盾項目中，已經成功驗證過的全域時序補償算法了嗎？”
    林凱不緊不慢地解釋道：“我們不需要追求所有小腦在物理上的絕對同步。”
    “恰恰相反，我們允許它們存在誤差。”
    “我們會在系統中設置幾個高精度的時間基準節點。”
    “其他節點會實時與這些基準節點進行通信，計算出自己的時間延遲和相位誤差。”
    “然后通過算法，在信號處理的最后一環，進行動態的、實時的補償。”
    “簡單來說，就是先亂后治，用算法的確定性，來對抗物理世界的不確定性。”
    魏立功聽得一愣。
    用算法來補償物理誤差？
    這個思路，他聽說過，但在如此大規模、高精度的系統里應用，他還是第一次聽說。
    他還不死心，立刻提出了第二個問題：“好，就算時鐘問題能解決。”
    “算法又如何應對瞬息萬變的戰場電磁環境？”
    “戰場不是實驗室，充滿了各種未知的干擾信號。”
    “你的算法模型庫是預先注入的，是死的。它怎么可能應對活的戰場？”
    “因為它本身，就是活的。”林凱的回答，再次出乎所有人的意料。
    “我們會在系統中，植入一個基于神經網絡的ai動態環境感知模型。”
    “這個模型，會不間斷地學習和分析當前空域的電磁頻譜特征。”
    “一旦發現異常的、未知的干擾信號，它會立刻將信號特征上傳給后方的夸父系統。”
    “夸父會在幾秒鐘之內，針對這個新出現的威脅，生成一個全新的對抗算法。”
    “再通過加密數據鏈，實時下發到預警機的系統中，完成在線的‘熱更新’！”
    “也就是說，我們的預警機，在戰場上，是可以實時學習和進化的！”
    “轟！”
    如果說之前的軟件定義雷達理念是顛覆，那么這個在線學習進化的構想，對于在場的所有人來說，簡直就是神話！
    魏立功徹底呆住了。
    他問得越深，就越是心驚。
    他發現，自己提出的每一個他認為是死局的工程難題，林凱不僅早就想到了。”
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