將“古智新用”理念融入人工智能反恐決策系統(tǒng)的研發(fā)啟動(dòng)后，王玲小組很快陷入困境。傳統(tǒng)AI決策系統(tǒng)依賴海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，雖能快速處理標(biāo)準(zhǔn)化場(chǎng)景，但在應(yīng)對(duì)“突發(fā)復(fù)雜情境”和“文化適配需求”時(shí)，常出現(xiàn)決策僵化問題。例如，在模擬中東某城市巷戰(zhàn)場(chǎng)景時(shí)，AI根據(jù)常規(guī)數(shù)據(jù)規(guī)劃的行動(dòng)路線，因未考慮當(dāng)?shù)刈诮坦?jié)日的人員聚集習(xí)慣，導(dǎo)致裝備陷入平民圍觀的被動(dòng)局面。
“古代將領(lǐng)在戰(zhàn)場(chǎng)決策時(shí)，不僅依賴兵書戰(zhàn)法，更注重‘因時(shí)、因地、因人’靈活調(diào)整。”林薇在團(tuán)隊(duì)緊急研討會(huì)上說(shuō)道，“AI目前缺少的正是這種‘變通思維’。我們需要從古代決策智慧中提取邏輯框架，讓AI學(xué)會(huì)像古人一樣‘審時(shí)度勢(shì)’。”她帶領(lǐng)戰(zhàn)術(shù)組重新梳理《孫子兵法》《三十六計(jì)》等古籍中的經(jīng)典決策案例，發(fā)現(xiàn)古人決策往往遵循“察勢(shì)-謀策-應(yīng)變”三步邏輯：先全面感知戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)，再結(jié)合經(jīng)驗(yàn)制定策略，最后根據(jù)突發(fā)情況動(dòng)態(tài)調(diào)整。
基于這一發(fā)現(xiàn)，林薇提出“三維決策邏輯模型”：將AI決策過程拆解為“態(tài)勢(shì)感知層”“策略生成層”“動(dòng)態(tài)調(diào)整層”。態(tài)勢(shì)感知層借鑒《墨子·迎敵祠》中“明察敵情，遍知天下”的偵查思想，整合多源數(shù)據(jù)構(gòu)建全域態(tài)勢(shì)圖譜；策略生成層以古代經(jīng)典戰(zhàn)術(shù)為算法訓(xùn)練樣本，讓AI掌握“圍魏救趙”“聲東擊西”等策略的應(yīng)用場(chǎng)景；動(dòng)態(tài)調(diào)整層參考《尉繚子·兵教下》“見敵則止，有令則起”的應(yīng)變理念，建立突發(fā)情況響應(yīng)規(guī)則庫(kù)。
然而，模型搭建初期，策略生成層的訓(xùn)練遭遇瓶頸。古代戰(zhàn)術(shù)多為文字描述，缺乏量化指標(biāo)，AI難以精準(zhǔn)理解“兵者，詭道也”的深層內(nèi)涵。例如，“聲東擊西”中“聲東”的力度、“擊西”的時(shí)機(jī)，古籍中并無(wú)明確標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致AI在模擬訓(xùn)練中頻繁出現(xiàn)策略誤判。林薇團(tuán)隊(duì)聯(lián)合古籍專家，對(duì)1000余條古代戰(zhàn)術(shù)案例進(jìn)行“量化解析”：將“誘敵深入”拆解為“誘敵距離”“示弱程度”“伏擊時(shí)機(jī)”等20余個(gè)量化參數(shù)；把“空城計(jì)”的應(yīng)用條件轉(zhuǎn)化為“兵力差距”“敵方多疑指數(shù)”“地形優(yōu)勢(shì)度”等可計(jì)算指標(biāo)。經(jīng)過3個(gè)月的標(biāo)注與訓(xùn)練，AI在策略生成的準(zhǔn)確率上提升了40%。
隨著研發(fā)推進(jìn)，跨文化決策適配成為新的核心難題。全球不同地區(qū)的反恐場(chǎng)景差異巨大，中東沙漠的作戰(zhàn)邏輯無(wú)法直接套用在歐洲城市，非洲草原的生態(tài)禁忌更是AI現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)的盲區(qū)。在一次模擬非洲部落區(qū)域反恐演練中，AI規(guī)劃的驅(qū)散方案因使用強(qiáng)光設(shè)備，觸犯了當(dāng)?shù)亍敖蓮?qiáng)光”的文化習(xí)俗，引發(fā)模擬部落民眾的抵觸，導(dǎo)致任務(wù)失敗。
“古代絲綢之路的商貿(mào)往來(lái)中，商旅們總會(huì)入鄉(xiāng)隨俗調(diào)整行為模式，這正是跨文化適配的智慧。”陳凱在分析失敗案例時(shí)說(shuō)道。他帶領(lǐng)數(shù)據(jù)組深入研究不同地區(qū)的文化禁忌、宗教習(xí)俗、社會(huì)結(jié)構(gòu)，參考《大唐西域記》中玄奘“尊重異域風(fēng)俗，因勢(shì)引導(dǎo)”的交流理念，構(gòu)建“全球文化適配數(shù)據(jù)庫(kù)”。該數(shù)據(jù)庫(kù)涵蓋120個(gè)國(guó)家和地區(qū)的文化特征，不僅收錄宗教禁忌、節(jié)日習(xí)慣等顯性信息，還標(biāo)注了“集體主義傾向”“權(quán)威服從度”等隱性文化特質(zhì)。
為讓AI快速調(diào)用文化數(shù)據(jù)，陳凱借鑒古代“地方志”的分類體例，將數(shù)據(jù)庫(kù)按“地域-文化維度-適配規(guī)則”三級(jí)分類：地域維度細(xì)分為“東亞儒家文化圈”“中東伊斯蘭文化圈”等8大板塊；文化維度涵蓋“宗教信仰”“社交禮儀”“生態(tài)觀念”等10類；適配規(guī)則則明確不同場(chǎng)景下的裝備使用、戰(zhàn)術(shù)選擇禁忌。例如，在“中東伊斯蘭文化圈”的居民區(qū)任務(wù)中，規(guī)則明確禁止裝備外形出現(xiàn)宗教禁忌符號(hào)，驅(qū)散手段優(yōu)先采用聲波而非強(qiáng)光。
在后續(xù)的中東城市模擬演練中，AI根據(jù)文化適配數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)調(diào)整策略：將無(wú)人車涂裝改為當(dāng)?shù)亟ㄖＳ玫拿装咨荛_周五禮拜時(shí)段開展行動(dòng)，用阿拉伯語(yǔ)語(yǔ)音警示替代傳統(tǒng)聲光警報(bào)。演練結(jié)果顯示，任務(wù)完成效率提升30%，對(duì)當(dāng)?shù)孛癖娚畹挠绊懡档土?0%。但新的問題隨之出現(xiàn)：文化數(shù)據(jù)更新不及時(shí)，AI無(wú)法應(yīng)對(duì)部分地區(qū)的文化習(xí)俗變化。例如，某東南亞國(guó)家近年興起的新型節(jié)日活動(dòng)，未被數(shù)據(jù)庫(kù)收錄，導(dǎo)致AI規(guī)劃的行動(dòng)路線與節(jié)日游行沖突。
針對(duì)這一問題，林薇參考《資治通鑒》“通古今之變”的編纂思想，設(shè)計(jì)“文化動(dòng)態(tài)更新機(jī)制”：建立全球文化觀察員網(wǎng)絡(luò)，實(shí)時(shí)收集各地文化習(xí)俗變化；開發(fā)“文化趨勢(shì)預(yù)測(cè)算法”，通過分析社交媒體數(shù)據(jù)、新聞報(bào)道，預(yù)判文化習(xí)俗的演變方向。例如，算法通過監(jiān)測(cè)某非洲國(guó)家年輕人的社交動(dòng)態(tài)，提前6個(gè)月預(yù)測(cè)到當(dāng)?shù)貍鹘y(tǒng)禁忌的弱化趨勢(shì)，及時(shí)更新數(shù)據(jù)庫(kù)，確保AI決策的時(shí)效性。
趙陽(yáng)負(fù)責(zé)的“極端場(chǎng)景決策韌性”研發(fā)，同樣面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。在模擬“臺(tái)風(fēng)疊加地震”的復(fù)合型極端場(chǎng)景中，AI因傳感器數(shù)據(jù)紊亂，多次出現(xiàn)決策停滯。傳統(tǒng)AI依賴穩(wěn)定的數(shù)據(jù)輸入，而極端環(huán)境下的信號(hào)中斷、數(shù)據(jù)失真，恰好擊中其短板。“古代軍隊(duì)在惡劣天候下作戰(zhàn)，常依靠經(jīng)驗(yàn)判斷和簡(jiǎn)易信號(hào)傳遞決策，這種‘去數(shù)據(jù)依賴’的韌性值得借鑒。”趙陽(yáng)說(shuō)道。
他帶領(lǐng)技術(shù)組研究《孫子兵法·九地篇》中“衢地合交，絕地?zé)o留”的極端環(huán)境應(yīng)對(duì)策略，提出“雙軌決策機(jī)制”：常規(guī)狀態(tài)下，AI以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策；極端狀態(tài)下，自動(dòng)切換為“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)模式”。該模式以古代極端環(huán)境作戰(zhàn)案例為基礎(chǔ)，構(gòu)建“決策經(jīng)驗(yàn)庫(kù)”，收錄“暴雨天扎營(yíng)選址”“濃霧中行軍路線”等1000余條經(jīng)驗(yàn)規(guī)則。例如，當(dāng)臺(tái)風(fēng)導(dǎo)致衛(wèi)星信號(hào)中斷時(shí)，AI根據(jù)“近山避水”的古代扎營(yíng)經(jīng)驗(yàn)，自動(dòng)選擇地勢(shì)較高的山體背風(fēng)處部署裝備。
為提升經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)模式的準(zhǔn)確性，趙陽(yáng)借鑒《考工記》中“工欲善其事，必先利其器”的理念，升級(jí)裝備的“環(huán)境感知冗余系統(tǒng)”：在主傳感器外，加裝紅外、氣壓、震動(dòng)等輔助傳感器，即使主傳感器失效，仍能通過輔助數(shù)據(jù)判斷環(huán)境狀態(tài)。同時(shí)，參考古代“烽火傳信”的冗余通信思路，為裝備配備“多模通信備份”，在極端環(huán)境下自動(dòng)切換為無(wú)線電、聲波等簡(jiǎn)易通信方式，保障基礎(chǔ)指令傳遞。
在“暴雪+電磁干擾”的模擬測(cè)試中，AI成功切換雙軌決策機(jī)制：主傳感器因暴雪覆蓋失效后，輔助傳感器通過監(jiān)測(cè)溫度、地形坡度判斷環(huán)境；通信信號(hào)中斷時(shí)，啟用聲波通信傳遞簡(jiǎn)易指令。最終，裝備在無(wú)衛(wèi)星數(shù)據(jù)支持的情況下，仍按計(jì)劃完成了目標(biāo)搜索任務(wù)。但測(cè)試也暴露出經(jīng)驗(yàn)庫(kù)覆蓋不足的問題，針對(duì)“火山噴發(fā)周邊區(qū)域”等罕見極端場(chǎng)景，AI因缺乏對(duì)應(yīng)經(jīng)驗(yàn)，決策效率大幅下降。
為彌補(bǔ)這一短板，趙陽(yáng)啟動(dòng)“極端場(chǎng)景聯(lián)合推演計(jì)劃”，聯(lián)合全球15家極端環(huán)境研究機(jī)構(gòu)，模擬“火山灰覆蓋”“冰川消融洪水”等50種罕見場(chǎng)景。團(tuán)隊(duì)借鑒《三國(guó)演義》中“諸葛亮推演八陣圖”的系統(tǒng)思維，對(duì)每種場(chǎng)景的環(huán)境特征、裝備失效模式、應(yīng)對(duì)策略進(jìn)行系統(tǒng)化梳理，形成“場(chǎng)景-應(yīng)對(duì)-復(fù)盤”的閉環(huán)數(shù)據(jù)，持續(xù)豐富決策經(jīng)驗(yàn)庫(kù)。經(jīng)過半年的推演，AI對(duì)罕見極端場(chǎng)景的決策響應(yīng)速度提升至2秒內(nèi)，滿足實(shí)戰(zhàn)需求。
AI決策系統(tǒng)研發(fā)進(jìn)入中后期，人機(jī)協(xié)同的融合問題逐漸凸顯。在多次模擬演練中，AI的快速?zèng)Q策與人類指揮人員的經(jīng)驗(yàn)判斷常出現(xiàn)分歧，導(dǎo)致行動(dòng)延誤。例如，在城市反恐場(chǎng)景中，AI根據(jù)數(shù)據(jù)判斷應(yīng)立即強(qiáng)攻，而人類指揮官基于對(duì)現(xiàn)場(chǎng)平民情緒的感知，認(rèn)為應(yīng)優(yōu)先談判，雙方?jīng)Q策沖突導(dǎo)致錯(cuò)失最佳處置時(shí)機(jī)。
“古代戰(zhàn)場(chǎng)中，主將與謀士的協(xié)同決策至關(guān)重要，主將負(fù)責(zé)全局判斷，謀士提供具體方案，二者相輔相成。”王玲在人機(jī)協(xié)同研討會(huì)上提出“層級(jí)協(xié)同決策模型”，明確AI與人類指揮官的職責(zé)邊界：人類指揮官負(fù)責(zé)“戰(zhàn)略目標(biāo)設(shè)定”“價(jià)值判斷”“倫理決策”等抽象層面工作；AI承擔(dān)“數(shù)據(jù)處理”“戰(zhàn)術(shù)生成”“行動(dòng)執(zhí)行”等具體任務(wù)，形成“人主導(dǎo)、AI輔助”的協(xié)同模式。
為實(shí)現(xiàn)高效協(xié)同，林薇參考《尉繚子·兵權(quán)》中“夫勤勞之師，將必先己”的指揮理念，設(shè)計(jì)“意圖交互接口”：人類指揮官通過語(yǔ)音、手勢(shì)等自然交互方式，向AI傳遞戰(zhàn)略意圖；AI將復(fù)雜的戰(zhàn)術(shù)方案轉(zhuǎn)化為可視化圖表、簡(jiǎn)化指令，便于指揮官快速理解。例如，指揮官下達(dá)“優(yōu)先保障人質(zhì)安全”的戰(zhàn)略指令后，AI立即生成3套戰(zhàn)術(shù)方案，用全息沙盤直觀展示各方案的人質(zhì)安全系數(shù)、行動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，供指揮官選擇。
陳凱則研發(fā)“決策共識(shí)機(jī)制”，當(dāng)人機(jī)決策出現(xiàn)分歧時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)啟動(dòng)“分歧分析模塊”：對(duì)比雙方?jīng)Q策的依據(jù)、目標(biāo)、風(fēng)險(xiǎn)，生成分歧報(bào)告；借鑒古代“朝堂議事”的辯論模式，讓AI通過數(shù)據(jù)可視化方式“闡述”自身決策邏輯，人類指揮官則補(bǔ)充經(jīng)驗(yàn)判斷依據(jù)，雙方共同修正決策方案。在一次“化工廠區(qū)反恐”模擬演練中，AI主張“快速突入控制閥門”，人類指揮官擔(dān)心引發(fā)爆炸風(fēng)險(xiǎn)，分歧分析模塊對(duì)比雙方依據(jù)后，最終確定“先冷卻管道再突入”的折中方案，既保障了行動(dòng)速度，又降低了安全風(fēng)險(xiǎn)。
人機(jī)協(xié)同的另一個(gè)難點(diǎn)是人類指揮官對(duì)AI決策的信任度不足。部分指揮官因擔(dān)心AI決策失誤，在實(shí)戰(zhàn)中傾向于放棄AI輔助，回歸傳統(tǒng)指揮模式。針對(duì)這一問題，趙陽(yáng)借鑒古代“試錯(cuò)練兵”的思路，設(shè)計(jì)“漸進(jìn)式信任培養(yǎng)體系”：從簡(jiǎn)單場(chǎng)景開始，逐步提升任務(wù)復(fù)雜度，讓指揮官在一次次成功的協(xié)同案例中建立對(duì)AI的信任。同時(shí)，開發(fā)“決策追溯系統(tǒng)”，AI的每一步?jīng)Q策都可追溯到具體的數(shù)據(jù)依據(jù)和戰(zhàn)術(shù)來(lái)源，讓指揮官清晰了解決策邏輯，消除“黑箱顧慮”。
在為期3個(gè)月的人機(jī)協(xié)同培訓(xùn)中，參與培訓(xùn)的100名指揮官對(duì)AI的信任度從初期的45%提升至82%，協(xié)同決策的效率比純?nèi)斯Q策提升了60%。在最終的綜合演練中，人機(jī)協(xié)同成功處置了“多目標(biāo)分散劫持”“生化武器威脅”等復(fù)雜場(chǎng)景，行動(dòng)成功率達(dá)95%，遠(yuǎn)超純?nèi)斯せ蚣傾I決策的效果。
人工智能反恐決策系統(tǒng)研發(fā)完成后，首先在中亞某國(guó)的“跨國(guó)反恐聯(lián)合演習(xí)”中接受實(shí)戰(zhàn)檢驗(yàn)。此次演習(xí)模擬“****在山區(qū)化工廠制造爆炸威脅”，涉及“山林滲透”“化工區(qū)處置”“城市疏散”三個(gè)跨域場(chǎng)景，參演方包括中國(guó)、哈薩克斯坦、吉爾吉斯斯坦等5國(guó)反恐部隊(duì)。
演習(xí)前，王玲團(tuán)隊(duì)將各國(guó)的裝備參數(shù)、當(dāng)?shù)氐牡匦螖?shù)據(jù)、文化習(xí)俗等信息錄入AI決策系統(tǒng)。林薇向聯(lián)合指揮組介紹：“系統(tǒng)已根據(jù)《孫子兵法·軍爭(zhēng)篇》‘以迂為直，以患為利’的理念，制定了跨域協(xié)同方案，可自動(dòng)適配不同場(chǎng)景的戰(zhàn)術(shù)需求。”趙陽(yáng)則對(duì)裝備進(jìn)行最后的調(diào)試，確保雙軌決策機(jī)制和冗余通信系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。
演習(xí)啟動(dòng)后，山林滲透階段遭遇突發(fā)暴雪，衛(wèi)星信號(hào)嚴(yán)重衰減。AI立即切換經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)模式，依據(jù)“沿山谷避風(fēng)處行軍”的古代經(jīng)驗(yàn)，規(guī)劃出安全路線；同時(shí)啟用聲波通信，保障各國(guó)裝備協(xié)同推進(jìn)。抵達(dá)化工廠區(qū)后，系統(tǒng)通過文化適配數(shù)據(jù)庫(kù)得知，廠區(qū)周邊有少數(shù)民族聚居點(diǎn)，自動(dòng)調(diào)整驅(qū)散方案，用當(dāng)?shù)卣Z(yǔ)言播放疏散通知，避免引發(fā)民眾恐慌。
最驚險(xiǎn)的一幕出現(xiàn)在化工區(qū)核心裝置處置環(huán)節(jié)：****引爆了一處輔助設(shè)施，導(dǎo)致現(xiàn)場(chǎng)有毒氣體泄漏，傳感器數(shù)據(jù)出現(xiàn)紊亂。AI快速啟動(dòng)分歧分析模塊，結(jié)合人類指揮官的經(jīng)驗(yàn)判斷，否定了“強(qiáng)行突入”的初始方案，改為“先搭建隔離屏障，再遠(yuǎn)程操控閥門”的戰(zhàn)術(shù)。陳凱研發(fā)的決策追溯系統(tǒng)實(shí)時(shí)展示決策依據(jù)，讓聯(lián)合指揮組快速達(dá)成共識(shí)。最終，在人機(jī)協(xié)同下，參演部隊(duì)成功控制核心裝置，疏散全部民眾，抓獲所有模擬****，演習(xí)取得圓滿成功。
中亞某國(guó)反恐部隊(duì)指揮官拉希德在總結(jié)會(huì)上說(shuō)道：“這套系統(tǒng)不僅具備強(qiáng)大的技術(shù)能力，更融入了符合實(shí)戰(zhàn)需求的決策智慧，讓跨國(guó)協(xié)同作戰(zhàn)變得更加高效順暢。”此次實(shí)戰(zhàn)檢驗(yàn)后，全球反恐技術(shù)聯(lián)盟將該系統(tǒng)列為重點(diǎn)推廣項(xiàng)目，王玲小組牽頭組建“系統(tǒng)適配團(tuán)隊(duì)”，為不同國(guó)家提供個(gè)性化的技術(shù)改造服務(wù)。
在推廣過程中，針對(duì)部分發(fā)展中國(guó)家裝備基礎(chǔ)薄弱的問題，團(tuán)隊(duì)借鑒《齊民要術(shù)》中“因地制宜，量力而為”的務(wù)實(shí)理念，推出“輕量化適配方案”：保留核心決策功能，簡(jiǎn)化非必要模塊，降低對(duì)硬件的要求。例如，為非洲某國(guó)改造的系統(tǒng)，僅保留態(tài)勢(shì)感知和基礎(chǔ)戰(zhàn)術(shù)生成功能，適配當(dāng)?shù)噩F(xiàn)有的簡(jiǎn)易無(wú)人裝備，成本降低了70%，卻仍能滿足基本反恐需求。
截至年底，已有36個(gè)國(guó)家引入人工智能反恐決策系統(tǒng)，在實(shí)戰(zhàn)中累計(jì)應(yīng)用200余次，成功處置了“跨境走私武器攔截”“城市連環(huán)爆炸預(yù)警”等多起重大事件。系統(tǒng)的推廣不僅提升了各國(guó)的反恐能力，更推動(dòng)了“古智新用”理念在全球范圍內(nèi)的傳播，越來(lái)越多的國(guó)家開始重視從本土歷史智慧中汲取反恐靈感。
歲末年初，王玲小組在上海召開“人工智能反恐決策系統(tǒng)升級(jí)研討會(huì)”，邀請(qǐng)全球反恐領(lǐng)域的專家學(xué)者、實(shí)戰(zhàn)指揮官共商發(fā)展方向。會(huì)上，林薇發(fā)布了系統(tǒng)2.0版本的研發(fā)規(guī)劃，提出“智慧進(jìn)化”的核心目標(biāo)：“未來(lái)的AI不僅要能應(yīng)用古代智慧，更要學(xué)會(huì)‘領(lǐng)悟’智慧的本質(zhì)，實(shí)現(xiàn)從‘復(fù)制經(jīng)驗(yàn)’到‘創(chuàng)新策略’的跨越。”
她舉例說(shuō)明，2.0版本將引入“戰(zhàn)術(shù)遷移學(xué)習(xí)”能力，讓AI從“圍魏救趙”的陸地戰(zhàn)術(shù)中，遷移出“牽制核心、打擊薄弱”的底層邏輯，創(chuàng)新出適用于水下反恐的“圍點(diǎn)打援”策略。趙陽(yáng)則介紹了“極端環(huán)境自適應(yīng)進(jìn)化”計(jì)劃：通過持續(xù)的實(shí)戰(zhàn)數(shù)據(jù)反饋，讓AI自主優(yōu)化極端場(chǎng)景的決策規(guī)則，就像古代將領(lǐng)在戰(zhàn)爭(zhēng)中不斷積累經(jīng)驗(yàn)、提升謀略一樣。
陳凱的團(tuán)隊(duì)則在探索“全球智慧融合”路徑，計(jì)劃將古羅馬的“軍團(tuán)協(xié)同戰(zhàn)術(shù)”、波斯的“沙漠游擊戰(zhàn)法”等國(guó)外古代智慧融入決策系統(tǒng)。“不同文明的智慧各有千秋，融合起來(lái)才能形成更強(qiáng)大的決策能力。”陳凱說(shuō)道。目前，團(tuán)隊(duì)已與意大利、伊朗等國(guó)的古籍研究機(jī)構(gòu)合作，對(duì)國(guó)外經(jīng)典戰(zhàn)術(shù)進(jìn)行量化解析，構(gòu)建“全球古代戰(zhàn)術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)”。
研討會(huì)閉幕后，王玲帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)來(lái)到杭州灣的跨域反恐訓(xùn)練基地。冬日的陽(yáng)光下，全息沙盤中，AI決策系統(tǒng)正指揮著無(wú)人裝備演練“太空預(yù)警-極地?cái)r截-城市清剿”的跨洲際協(xié)同戰(zhàn)術(shù)。從水下潛航器到太空預(yù)警衛(wèi)星，從古代兵法到人工智能，一幅融合古今、貫通全球的智慧反恐圖景在眼前徐徐展開。
“古人說(shuō)‘天下同歸而殊途，一致而百慮’，反恐事業(yè)也是如此。”王玲望著訓(xùn)練場(chǎng)上忙碌的裝備，對(duì)身邊的團(tuán)隊(duì)成員說(shuō)道，“無(wú)論技術(shù)如何發(fā)展，智慧的本質(zhì)始終不變。我們要做的，就是讓這份跨越千年的智慧，在科技的賦能下，守護(hù)更多人的平安。”
遠(yuǎn)處，新年的鐘聲隱約傳來(lái)，訓(xùn)練基地的燈光與天邊的星光交相輝。