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月球表面，是人类认知图谱中最接近“永恒不变”的存在。亿万年来的陨石撞击和宇宙风化，塑造了它冰冷而“稳定”的地貌。广寒宫基地建立初期，依赖的正是这套基于精密轨道测绘和激光信标建立的“静态”导航系统。车辆和人员通过接收轨道卫星信号和固定信标，就能在月面实现米级甚至厘米级的定位。
然而，“危海陷落”事件和数次月面巡逻遭遇的险情，像一盆冰水浇在了这套系统的“可靠性”上。叶薇比任何人都更清楚地意识到，月面是“活”的——并非地质学意义上的活跃，而是充满了动态的、无法被旧有静态地图预知的危险。
微陨石的持续轰击会改变细微的地形；月震会制造新的裂缝或导致坡体滑动；更重要的是，那些看似平坦的月壤之下，可能隐藏着如同危海那般松软的浮土陷阱或空洞，这些区域的位置和范围并非一成不变。轨道测绘无法实时捕捉这些变化，固定信标也有覆盖盲区和失效的风险。依赖旧系统，就像拿着一张过时的海图航行在暗礁丛生的变化海域，每一次出行都伴随着未知的风险。
“我们需要月面的‘眼睛’和‘大脑’能自己学会‘看路’和‘思考’，”叶薇在向陈锋和工程部门提交的报告中写道，“导航系统不能只是告诉我们在‘地图’上的位置，还必须能实时识别并预警‘地图’之外的危险。”
她的构想是一个多层次、融合感知、实时更新的动态智能导航系统。这套系统将整合：
1. 高精度实时地形建模（SLAM）：为每辆月球车和宇航服配备增强型的激光雷达、多光谱相机和惯性测量单元（IMU）。它们不再仅仅接收外部信号，而是主动扫描周围环境，通过同步定位与地图构建（SLAM）技术，实时生成车辆周围数十米范围内的三维高精度地图，并与全局底图进行比对。
2. 物性感知与风险评估：这是萨米尔团队的舞台。叶薇要求为感知系统增加新的“维度”——不仅仅是形状，还有“质地”。通过分析激光雷达的回波特性、多光谱成像的反射谱、甚至浅层穿透雷达的微弱反馈，系统需要能够推断月壤的承重能力、密度、是否存在隐藏空洞等物理特性，并实时计算通过该区域的风险等级。
3. 协同感知网络（V2X）：每一辆月球车、每一位宇航员都不再是信息孤岛。它们通过高带宽、低延迟的月面局域网，共享各自的实时感知数据（位置、传感器数据、识别到的危险点）。一辆车发现的裂缝，会立刻标注在所有车辆的导航图上；一位宇航员遇到的松软区域，会成为整个网络的共享信息。这形成了一个不断自我更新、扩张的“群体感知场”。
4. 人工智能路径规划：基于以上所有信息，强大的车载AI（调用“方舟之心”边缘计算节点）不再仅仅规划“最短”或“最省能量”的路径，而是实时计算“最安全”的路径。它能提前数百米预判风险，主动绕开可疑区域，甚至在紧急情况下（如突遇月震或太阳风警报）自主规划前往最近避难所的路线。
这个计划雄心勃勃，涉及传感器技术、人工智能、材料科学、通信网络等多个领域的协同升级。阻力不小。资源紧张，算力宝贵，而且这套系统无疑会更加复杂，意味着更多的潜在故障点。
“我们现有的系统已经足够好了，大部分事故源于操作失误或不可抗力，而非导航本身。”一位资深导航工程师质疑道。
“ ‘足够好’ 在月球上意味着致命的风险。”叶薇毫不退让，她调出了“危海陷落”的数据回放和几次巡逻中险些发生事故的记录，“我们不能总是事后反应，我们需要事前预见。这套系统不仅能保护生命，长远看，更能提高勘探和作业的效率！”
陈锋最终拍板支持。生存和安全永远是第一优先级。资源向“动态导航系统”项目倾斜。
升级工作迅速展开。萨米尔的团队为激光雷达开发了新的算法，能从回波信号中提取更多关于月壤密度的信息。艾莉丝的团队则提供了更高效的AI识别模型，用于实时分类地形特征和风险。通讯部门全力保障月面局域网的低延迟和高可靠性。
叶薇的安保小队则成为了最苛刻的“测试员”。她们驾驶着首批安装了原型系统的“巡逻者-改”月球车， deliberately （刻意地）闯入那些已知的、地形复杂的危险区域。
测试过程惊险不断。一次，系统成功提前数十米预警了一片雷达回波异常的区域，车辆绕行后，释放的探测机器人证实那里确实存在一个巨大的地下空洞。另一次，系统通过比对实时SLAM地图与全局底图，敏锐地发现了一处刚刚形成的、宽约半米的新裂缝，很可能是最近一次微小月震的产物，成功避免了车辆坠入。
但也有失败。一次，系统将一片含有特殊金属矿物的坚硬月岩区域误判为“高密度危险区”，导致车辆进行了不必要的紧急规避，险些撞上旁边的岩石。还有一次，复杂的阴影干扰了光学传感器的判断，导致AI将一块巨石的阴影错误地识别为深坑。
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