浩宇工业研发大楼顶层的战略会议室里，晨曦透过巨大的落地窗洒在长条会议桌上，将6.0版本系统的研发规划书映照得格外清晰。吴浩指尖划过“空天智能与AI大模型深度融合”的核心议题，抬眼看向围坐的团队成员，语气中带着期许与凝重：“5.0版本的成功列装，让我们在空天智能领域站稳了脚跟，但技术的迭代不会止步。西方强国已经启动了新一代空天作战系统的研发，核心就是AI自主决策能力，我们必须抢在前面，让6.0版本成为真正的‘智能作战大脑’。”
陈铭将一份技术可行性分析报告推到桌中央，屏幕上随即呈现出复杂的技术架构图：“要实现这一目标，我们需要攻克三大核心难题。一是构建适配空天多域场景的专用AI大模型，现有民用大模型无法应对极端环境下的实时决策需求；二是解决大模型与各作战模块的轻量化融合问题，避免占用过多系统资源；三是建立动态学习与风险控制机制，确保AI自主决策的安全性与可靠性。”他顿了顿，补充道，“尤其是风险控制，一旦AI决策出现偏差，在实战中可能造成无法挽回的损失。”
研发团队随即拆分组建专项小组，一场围绕6.0版本的技术攻坚战正式打响。专用AI大模型研发小组的办公室里，昼夜灯火通明，团队成员们将海量的空天作战数据、极端环境参数、历史演练案例导入模型进行训练。但仅仅一周后，就遭遇了瓶颈——模型在单一场景下的决策准确率可达95%，但在多场景叠加的复杂环境中，准确率骤降至70%以下。
“问题出在场景关联性建模上。”小组负责人揉着布满血丝的眼睛，指着屏幕上的数据分析结果，“不同作战场景之间的变量相互干扰，模型无法精准捕捉核心关联因素。比如强电磁干扰与天基武器突袭同时发生时，模型就会出现决策混乱。”
陈铭闻讯赶来，盯着屏幕上跳动的数据流陷入沉思。他突然想起之前在部队调研时，官兵们提到的“实战经验迁移”理念，当即提出新思路：“我们可以借鉴人类作战指挥的思维模式，引入‘场景迁移学习’机制。先让模型在单一场景下
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