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演练结束后，指挥中心里的讨论声就没停过。同事们围着监控屏幕，一会儿说机器人转弯太慢，一会儿说通风口没覆盖监控，越说越觉得之前升级的安防系统还有不少漏洞。轩峰没跟着凑热闹，而是坐在旁边的电脑前，把演练里发现的问题一条一条记下来：机器人追踪算法有延迟、红外扫描存在盲区、隐蔽区域（通风口、消防通道）未纳入监控、对快速变向目标识别不足……
记完问题，他盯着屏幕上的ai系统界面，脑子里突然冒出个想法——之前升级系统时，只加了“异常能量监测”，但那主要针对强化人的能量波动，对像自己这样有武脉的特殊能力者，识别还不够精准。要是能把武脉感知和ai结合起来，让系统能精准识别“异常内力波动”，说不定能解决这次演练暴露的问题。
这个想法一出来，轩峰就开始琢磨细节。他知道，武脉觉醒后产生的内力波动，和普通人的能量波动有明显区别——之前用公司的精密仪器扫描手串时，就发现过特殊的频谱。那是不是可以采集这种特殊能量的样本，建立一个“异常内力波动特征库”？然后让ai系统通过园区里的传感器，实时捕捉环境中的能量波动，一旦检测到和特征库匹配的信号，就立刻预警，同时调整机器人的追踪策略，比如提前预判目标的变向，弥补转弯延迟的漏洞。
他越想越具体，还打开了之前升级ai时的代码文档，在旁边标注修改方向：比如在能量监测模块里，新增“内力波动识别子模块”；在机器人追踪算法里，加入“基于能量轨迹的预判函数”，让机器人能根据能量移动的方向，提前调整位置，不再被动跟追。
就在他对着屏幕写写画画时，腕间的深黄珠子突然微微发热，一道沉稳的声音在脑海里响起：“你这方案能解决不少问题，但得注意一点——既要防住那些别有用心的特殊能力者，也不能打扰到普通人。比如园区里偶尔有练健身的同事，能量可能比常人强一点，别把他们误判成‘异常目标’，得把识别阈值调准，做到既能防恶，又不扰民。”
轩峰心里一动，确实没考虑到误判的问题。他赶紧在文档里加了一条“阈值校准方案”：采集不同人群的能量样本（包括普通人、健身者、强化人、自己的武脉能量），通过ai机器学习，区分不同能量的细微差异，设置动态阈值——只有当能量波动同时满足“频谱匹配”和“强度超标”两个条件时，才触发预警，避免单一标准导致的误报。
下午上班时，轩峰把整理好的“ai
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