第200章 核心涟漪（1/2）

纳米机器人“微尘”集群的成功潜伏，如同在“织网”海底枢纽这座庞然大物的血管与神经中植入了无数微小的传感器。尽管信号时断时续，传输窗口短暂，但持续汇入的数据碎片，经过“因果追溯”ai的不断拼合与深度分析，正逐渐勾勒出一幅越来越清晰的内部动态图景。指挥中心内，气氛专注而凝重，每一次稳定的数据流接收，都伴随着一阵细微的兴奋波动。

张浩团队的工作重点，从最初的艰难建立连接，转向了对海量传入数据的深度挖掘和关联性分析。他们利用ai强大的模式识别能力，对不同纳米集群传来的环境参数（温度、湿度、振动、能量辐射背景噪音）、偶然捕获的声学片段（人声、设备运行音）以及极其有限的视觉信息，进行跨时间、跨空间的关联比对。

几个关键发现逐渐浮出水面：

1. 能量流动的潮汐规律：通过对遍布各处的纳米机器人监测到的环境能量场波动进行大数据分析，ai确认了枢纽内部能量输送存在一个精确的、以3小时52分钟为周期的“潮汐式”波动。在周期的高峰期，能量流强度达到平日的2.5倍，持续约18分钟，期间主要管道振动加剧，部分区域背景辐射水平显着升高。这极有可能是枢纽进行大规模数据处理或能量密集型生产的窗口。更重要的是，ai发现Λ单元所在核心区域的能量吸收峰值，与这个全局周期高度吻合，但在峰值后期会出现短暂的、异常的能量波动和散热系统噪音加剧，这印证了之前关于Λ单元存在散热压力的推测。

2. 人员活动模式：通过对捕获的零星人声片段进行声纹识别和语义分析，结合不同区域传感器检测到的人员移动（如振动、气流变化），技术团队初步识别出至少四种不同的工作角色声纹，并大致勾勒出他们的活动范围和时间规律。例如，负责Λ单元日常监控和维护的技术人员活动范围相对固定，集中在核心区；而负责管线巡检和设备保养的人员则活动范围更广，且活动时间与能量周期的低谷期重叠，可能是为了安全起见。

3. 物流通道的迹象：一个部署在一条宽阔、平坦管道内的纳米集群（代号“德尔塔”），多次检测到周期性的、低频的、有规律的沉重物体移动产生的振动和气流扰动，间隔大约6小时。结合管道走向指向一个大型出入口，ai推测这很可能是一条内部物资运输通道，用于运送原料、耗材或成品。

这些发现，将枢纽从一个模糊的“敌方基地”，转变为一个有规律可循的、正在运行的复杂工业设施。然而，最核心的谜团——Λ单元的真实用途、“造物主”的具体含义、“源泉”的位置和状态——依然笼罩在迷雾中。

转机出现在一次偶然的、极其短暂的信号高峰。一个位于枢纽上部区域、靠近通风系统主换气口的纳米集群（代号“伊普西龙”），在一次全局能量高峰期间，意外捕捉到了一段持续约5秒、相对清晰的内部广播通讯片段。由于距离声源较近且干扰相对较小，音频质量远超以往：

“……重复，Λ-协议能量特征）同源或相关的能量活动具有更高的辨识力。效果可随宿主专注度提升而短暂增强。】

【注：该技能为感知增强型被动技能，不直接提供能量操控能力。感知精度和范围受宿主自身精神力及环境复杂度影响。】

能量视觉！这个技能无法直接获取情报，却极大地增强了林凡解读现有数据的能力。当他将意识集中在由纳米机器人网络传来的、那些代表能量场强度的抽象数据流时，一种奇妙的直观感受油然而生。在他的感知中，屏幕上的数字和曲线，仿佛化为了隐约可见的、流淌的光带和脉动的光团。他能更清晰地“感觉”到枢纽内部能量向Λ单元核心区域的汇聚，以及在那附近出现的、不稳定的能量湍流和热量淤积点。

“命令技术团队，”林凡凭借新的感知下达指令，“重点分析所有来自核心区域附近的能量读数，尤其是出现剧烈波动或谐波异常的时间点。结合声学数据，寻找能量异常与设备报警、人员应急响应之间的精确对应关系。”

在【能量脉络视觉】的间接指引下，数据分析很快有了新发现：Λ单元的能量异常波动，存在一种非周期性的、但具有特定前兆模式的爆发规律。通常在异常爆发前约30秒，核心能量流会出现一种独特的低频谐振，随后才是温度的急剧上升和冷却系统的过载报警。

“这个前兆信号，可能是我们预测甚至……干预其运行的关键！”张浩兴奋地说。

然而，福兮祸所伏。就在林凡团队为这些突破性发现而振奋时，危险悄然而至。

一天深夜，负责监控“信风”浮标通讯状态的值班员突然发出警报：

“报告！‘信风’-2号浮标信号丢失！最后一次传输数据包显示，其接收到的纳米集群信号强度在瞬间达到峰值，随后急剧衰减至零！同时，浮标自身检测到一次强烈的、定向的高能电磁脉冲冲击！”