吴浩闻言，眼中闪过一丝亮光，显然周院士的问题正问到了他的心坎上。
他微微前倾身体，看着周院士，语气中带着抑制不住的兴奋说道：“您问到了我们下一步的核心规划。
其实在智能化升级方面，我们已经布局了好几年年，目前有三个方向正在推进，部分成果已经开始落地应用。”
他抬手示意了一下，张小蕾立刻会意，操作着将大屏幕切换到智能化靶场的规划蓝图页面。
吴浩指着屏幕上闪烁的光点，解释道：“第一个方向，就是您说的人工智能辅助测试方案生成。
过去我们的测试方案大多依赖专家经验，比如一款新型电磁炮弹的测试，需要几位经验丰富的工程师花一周时间设计弹道参数、布设传感器矩阵。
现在我们训练的AI系统，能根据武器性能参数、测试目标和环境条件，在30分钟内自动生成三套最优测试方案，包括弹药投放角度、传感器布点密度、数据采集频率等细节，而且方案的覆盖率比人工设计提升了27%。”
“之前我们测试新型穿甲弹时做过对比，”吴浩顿了顿，然后举例道：“AI生成的方案不仅节省了两天准备时间，还捕捉到了一个人工方案遗漏的弹体高速旋转异常数据，这个数据后来帮助材料团队发现了合金锻造工艺的微小缺陷。
目前这套系统已经在50%的常规测试中替代人工方案设计，专家只需要做最终审核。”
讲完这些，吴浩扫视一圈众人，然后紧接着讲道：“这第二个方向是构建跨领域测试数据知识库。
大家请看，这是我们过去十年积累的180TB测试数据，涵盖了从无人机航电系统到电磁炮储能模块的2300多个测试项目。
我们用知识图谱技术对这些数据进行了关联标注，比如将电磁炮的膛压曲线与材料疲劳数据、环境温度变化进行多维度关联分析。”
说着，他调出一个动态演示模型，然后继续讲道：“举个实际案例，去年我们在测试舰载电磁炮时，发现连续发射30发后储能效率会下降8%。
传统分析方法需要逐个排查储能模块、冷却系统、控制软件等环节，至少要一周时间。
但通过数据知识库的关联分析，系统在两小时内就定位到问题根源，是特定温度区间下，某个电容组件的老化速率与高频充放电产生的谐波存在耦合效应。
而这个规律在三年前的地面测试数据中就有微弱体现，只是当时没引起注意。”
“现在这套系统能自动识别测试数据中的异常模式，”
吴浩继续补充道：“过去半年已经帮助我们提前预警了17次潜在的测试风险，避免了3次可能导致设备损坏的严重故障。
下一步我们计划将国内其他靶场的公开数据也纳入进来，构建更完善的行业级知识图谱。”
最后，吴浩换了张PPT图片，然后指向屏幕上的无人化测试场景模拟讲道：“第三个方向是测试流程的全域无人化与虚实融合。
我们在靶场部署了52台自主移动机器人，能自动完成靶标布设、传感器校准、弹体回收等工作，配合无人机群进行空中数据采集，整个测试过程可以实现90%的无人化操作。
这不仅降低了人员在危险区域的暴露风险，还将测试间隔从过去的4小时缩短到1.5小时。”
“当然了，相比于这些，更关键的其实是数字孪生技术的应用”
他停顿了一下，扫了众人一眼，然后微笑着讲道：“我们为每个靶场都构建了高精度数字孪生体，能实时映射物理靶场的风速、温度、地形形变等环境参数。
测试前在虚拟空间进行数千次仿真推演，优化测试路径；测试中虚实数据实时交互，比如将实弹飞行轨迹与虚拟仿真结果对比，即时修正模型参数。
测试后通过数字孪生复现整个过程，甚至能模拟改变某个变量，比如增加湿度后的测试结果。
这种虚实融合模式，让我们的测试效率提升了60%，弹药消耗成本降低了45%。”
讲完这些，吴浩看向周院士，语气中带着诚恳而自信讲道：“我们的目标是未来五年，将靶场的智能化水平再提升一个层级，
实现测试方案自动生成、过程无人干预、数据自主分析、结果智能解读的全链路闭环。
到那时，科研人员只需要提出测试需求，系统就能给出最终的分析报告，让他们能把更多精力放在核心技术攻关而非测试流程本身。
毕竟，在智能化时代，靶场不应该只是‘打靶的地方’，更应该成为‘会思考的试验场’。”
周院士听完，指尖在桌面上轻轻叩击着，发出清脆的回响，目光在大屏幕上的数字孪生模型上停留了许久。
然后他缓缓摘下老花镜，用指腹揉了揉眉心，再戴上时，眼中已盛着分明的赞许道：“‘会思考的试验场’，这个定位很精准。”
小主，这个章节后面还有哦，请点击下一页继续阅读，后面更精彩！