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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。
4. 高速处理架构（实时性保障）： 追上导弹的速度。
研发过程（步步为营）：
1. 构建“敌人”的基因图谱——多维度特征库：
团队分工： 张明负责收集整理国内外公开及内部提供的各类反舰/巡航导弹、无人机的高清图片、红外热像图、雷达反射特征（脱敏）、运动轨迹数据。另一组负责采集海量复杂背景样本（不同海况、天气、地形、城市、干扰云图）。
“土味”起点： 陈默带着大家仔细分析原始“灭蚊”算法识别蚊子的特征：深色小点、类圆轮廓、缓慢的布朗运动。他启发道：“导弹也有它的‘指纹’！比如，反舰导弹末端掠海飞行，它的红外热信号（发动机喷口）在相对冷的海面上就像黑夜里的火炬！巡航导弹低空突防，其独特的飞行轨迹（相对平直）区别于鸟类！隐身目标虽然RCS小，但在特定角度、特定波段（如红外）仍有迹可循！”
成果： 建立了初版特征数据库，包含：
可见光特征： 典型轮廓、长度/宽度比、翼面形状（若有）。
红外热特征： 发动机喷口温度分布、典型热纹（不同速度、高度下的热辐射模式）。
运动特征： 典型速度范围、加速度模式、巡航高度、末端机动模式（如蛇形机动）。
对抗特征（模拟）： 常见干扰类型（箔条、烟幕、红外诱饵）的光学/红外表现。
挑战： 数据量不足（尤其实战数据），部分特征（如高超声速目标热纹）难以获取。解决方案： 利用计算机图形学和高精度流体/热力学仿真，生成大量逼真的模拟目标图像和轨迹数据，补充数据库。陈默亲自参与关键参数设定。
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2. 赋予AI“慧眼”——深度学习模型引入与训练：
技术路线选择： 经过激烈讨论，团队决定采用当时虽非主流但潜力巨大的卷积神经网络（CNN）模型作为核心识别引擎。理由：CNN擅长从原始像素中自动提取层级特征（边缘-＞纹理-＞部件-＞整体），非常适合处理图像识别问题。
