当“星链”巡天、“定海”探渊的宏大叙事吸引着全球目光时，在“启明-哲牛”实验室内部，一场更为深沉、关乎未来的静默革命正在发生。“未来AI领航员”计划如同一方精心耕耘的沃土，首批破土而出的嫩苗，正以超越所有人预期的姿态，展现出足以重塑未来的蓬勃生机。这不再是单方向的传授与继承，而是一场智慧的火炬在代际间传递时，迸发出的、照亮新航路的 “双向启蒙”。
“近地轨道垃圾清理”被列为领航员计划的毕业设计课题，并非偶然。这是一个典型的、涉及复杂多体动力学、风险极高且经济效益模糊的“硬骨头”问题，旨在考验学员们在严苛约束下的创新思维与系统架构能力。
以陈逸飞为首的三人小组，接下了这个挑战。他们不再满足于优化传统的机械臂抓捕或激光烧蚀方案，而是从“哲牛”生态中汲取了全新的灵感。陈逸飞提出一个大胆构想：“我们为何不将太空垃圾视为一个特殊的‘智能集群’？就像‘星链’的卫星们能够自主协同一样，我们能否让一群低成本、模块化的‘清洁单元’，具备识别、评估、决策乃至协同处置垃圾的能力？”
这个构想的核心，是设计一套去中心化的群体智能决策协议。每个“清洁单元”都搭载轻量化的“擎天-心火”内核，它们能自主感知周边垃圾的轨道参数、质量、形状乃至材质，并通过激光链路共享信息，动态选举出针对特定垃圾的最优“处置单元”。更巧妙的是，他们引入了“小哲”的伦理逻辑，为这些单元设定了最高准则：“在确保自身与在轨航天器绝对安全的前提下，以最小能耗和最低二次碎片风险完成清理。”
当陈逸飞小组将这份名为“巡天清道夫” 的完整方案进行答辩时，台下包括李壮在内的评审们都感到了一种认知上的冲击。方案不仅技术路径清晰，更难得的是其体现出的系统哲学——它将一个被视为负担的“垃圾场”，重新定义为一个可以被“治理”的、动态的复杂系统。
李壮摸着下巴，难得地没有立刻挑刺，而是转向苏小蕊，低声感叹：“嘿，这帮小子…思路比我们当年野多了！我们想着怎么‘抓’垃圾，他们想着怎么让垃圾堆自己‘变聪明’，然后把自己给‘管理’起来！这算不算是…‘以万物为刍狗’的另一种解法？”
苏小蕊眼中异彩连连，轻声回应：“不，这更像是《天工开物》中‘物尽其用，人尽其才’的智慧在太空时代的回响。他们看到了无序中的秩序可能。”
然而，陈逸飞带来的震撼远未结束。在参与“星槎”项目深空探测器能源模块的预研中，他接触到了那个困扰了航天界数十年的“世纪难题”——如何在任务周期长达数年、甚至数十年的深空探测中，实现能源的跨时空动态最优分配。探测器上的能源（如核电池）是有限的，而科学仪器的开启、数据传输、轨道修正等任务的能耗需求却是动态且充满不确定性的。
传统的规划方法要么过于保守，导致科学机会的浪费；要么过于激进，可能使探测器在关键时刻陷入“沉睡”。这个问题，本质上是如何在孤立系统中对抗能量自然耗散的“熵增”定律。
在一次深夜的研讨中，陈逸飞盯着屏幕上探测器未来数年的能量曲线模拟图，脑海中突然划过一道闪电。他想起了“瞬忆2.0”的知识迁移模式，以及热力学第二定律背后那令人绝望的时间箭头。
“如果…如果我们不把能源分配看作一个‘消耗’过程，而是一个‘投资’过程呢？”他猛地站起来，在白板上飞快地写下一组公式，“我们需要的，不是一份僵硬的时刻表，而是一个能让探测器像一位穿越沙漠的智者，能根据对绿洲（科学机遇）的‘预见’和自身水囊（能源储备）的状况，动态调整每一步节奏的…‘生存与探索智能’！”
他提出的算法，被命名为 “熵减算法” 。其核心在于，算法会为探测器构建一个动态的、不断更新的“科学价值-能源成本”概率地图。它不仅仅考虑眼前的任务，更会利用“瞬忆”能力，模拟未来可能出现的各种科学机遇（如罕见的太阳风暴、邻近小行星的异常活动），并评估为了“捕捉”这些机遇，当前需要储备多少“能量期权”。同时，它引入了类似经济学中的边际效用递减原则，确保能源的分配始终朝着“整体科学回报最大化”的方向进行，而非简单地满足即时需求。
当陈逸飞将初步的数学模型和模拟结果展示出来时，连一向冷静的王哲都为之动容。这套算法，本质上是在教AI如何在深空的“荒漠”中，进行一场跨越时空的、精妙的资源博弈，以有限的能量，去博取无限的知识回报。
看着陈逸飞和他的同学们在讲台上自信地阐述着这些充满奇思妙想却又逻辑严谨的方案，苏小蕊的心中涌起一股难以言喻的暖流与感慨。她想起了自己初入实验室时，面对伦理难题时的青涩与执着，也想起了团队一路走来所经历的无数技术困境与理念挣扎。
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