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第98章 尘封的“玩具箱”与总工的难题 下（第2页）

转台速度慢，响应延迟高。 抗干扰能力为零。

2. 攻坚1：AI视觉升级（李思远组，第1-2月）

挑战： 如何在复杂背景下快速、准确识别出超低空、高速、小RCS的导弹/无人机？

“土味”起点：深入剖析“灭蚊”算法（基于简单颜色、形状、运动特征）。

多光谱融合： 引入高分辨率红外热像仪（探测发动机热源）和微光电视（补充细节），与可见光摄像头数据融合。

特征库扩充： 建立典型反舰导弹、巡航导弹、各型无人机的多维度特征数据库（轮廓、热信号、运动模式）。

算法进化： 在“灭蚊”的简单规则基础上，引入更复杂的机器学习模型（CNN卷积神经网络雏形），利用大量模拟和实拍目标视频进行训练。过程艰辛： 初期虚警率高，漏警也多。团队日夜调试参数，优化特征提取。

关键突破： 开发出“运动-热纹-轮廓”三级筛选算法，大幅提升在复杂背景下的识别精度和速度。在模拟测试中，对典型亚音速反舰导弹目标的发现距离提升至8公里，识别率＞90%。

3. 攻坚2：高能激光器

挑战： 如何获得稳定、可靠、能瞬间毁伤导弹/无人机的高能激光（＞30千瓦）？如何解决散热和大气衰减？

“土味”起点： 研究“灭蚊”激光器的驱动电路和光路。

解决方案：

技术路线： 选择光纤激光器组合方案（技术相对成熟，光束质量好，易于功率合成）。

功率合成： 将多台中功率（如6千瓦）工业级光纤激光器的光束，通过精密光学系统进行光谱/偏振合成，输出总功率＞50千瓦。难题： 合成效率低，光路复杂易失调。王浩团队设计了自适应光学补偿模块（利用“浪尖点穴”的微调理念），实时校正光束畸变。

散热地狱： 高功率带来恐怖热量！采用微通道液冷 + 相变材料储热的复合散热方案。试验事故： 初期液冷管道在高功率下爆裂！团队改用耐高压航空管路，并增加冗余回路。

大气衰减补偿： 研发基于实时气象数据（温度、湿度、能见度）和激光回波反馈的自适应功率/焦距调节算法。在雾霾天测试时，效果显着。

关键突破： 首台50千瓦级光纤组合激光器样机在实验室持续运行30秒无故障！靶板烧蚀测试显示，能在1秒内烧穿5mm厚铝合金模拟弹体蒙皮！郑处长看着惊人的电费单和复杂的冷却系统，眉头紧锁：“这功率上去了，成本和体积也上去了！怎么装舰？怎么机动？”