与此同时，秦奕并未停下对天鹅座矮行星的研究。
他带领团队重新梳理二期卫星传回的矮行星图像数据，结合探测器出发前的观测成果，发现矮行星表面的 “环形纹路” 存在季节性变化 —— 每当矮行星运行至离黑洞较近的轨道位置时，纹路的亮度会明显增强，且反射的电磁信号频率也会出现细微偏移。
“这很可能与黑洞的引力潮汐作用有关。” 秦奕在学术研讨会上提出这一猜想，“黑洞的强引力会拉伸矮行星的地壳，导致纹路区域的物质结构发生变化，进而影响其光学和电磁特性。”
为验证这一猜想，他协调二期卫星调整观测周期，对矮行星展开跨轨道周期的持续监测，积累了大量宝贵的对比数据，为未来探测器着陆后的针对性探测提供了方向。
时间来到了 2020 年，转眼探测器己经在深空飞行了 3 年。
秦奕团队在解决能源问题的同时，也开始思考如何用更先进的技术提升深空探测的效率。
如今二期卫星每天传回的矮行星数据量己达 500GB，人工分析不仅耗时，还容易遗漏关键细节。
秦奕意识到，人工智能技术或许能成为破解这一难题的关键，于是牵头与国内顶尖 AI 实验室合作，启动 “深空数据智能分析系统” 研发。
研发初期，团队面临的最大挑战是数据标注样本不足 —— 现有标注数据仅能覆盖 30% 的矮行星信号特征，无法支撑 AI 模型的精准训练。
秦奕提出 “半监督学习 + 领域知识引导” 的解决方案：先让 AI 模型基于少量标注数据自主学习信号的基础特征，再由天体物理专家输入黑洞引力、星际辐射等领域知识，约束模型的学习方向。
经过一年半的迭代，这套系统终于建成，其对矮行星异常信号的识别准确率达到 92%，能在 2 小时内完成原本需要 10 人团队一天的分析工作量。
更令人惊喜的是，系统还自主发现了矮行星表面纹路与黑洞 X 射线辐射的潜在关联，为后续研究提供了全新方向。
AI 系统刚在二期卫星数据处理中发挥作用，秦奕就召集控制中心、神经科学、材料工程领域的专家开了场紧急研讨会。
现在探测器虽运行稳定，但远程运维的流程瓶颈己逐渐显现：一次常规的帆板角度调整，需先由数据组分析参数偏差、姿态控制组制定调整方案、指令组编写操作代码，再经三层审核后上传，整套流程最快也要 40 分钟。
若遇到突发故障，这种多环节协同的模式很可能错过最佳处置时机。
“必须找到能缩短决策链路的技术方案。” 秦奕指着屏幕上的运维流程示意图，“脑电信号是人类最首接的指令载体，如果能实现脑电信号到设备指令的首接转换，就能跳过中间冗余环节。”
这个想法立刻得到神经科学团队的响应，但研发初期就卡在了第一个难题：传统脑机接口的电极要么是硬质金属材质，与头皮接触时易产生摩擦噪声，要么是凝胶电极，长时间佩戴会引发皮肤不适，都无法满足控制中心操作员长时间值守的需求。
材料工程师团队花了两个月时间测试了十余种材质，最终选定一种含碳纳米管的柔性聚合物 —— 这种材料厚度仅 0.1 毫米，能紧密贴合头皮轮廓，同时碳纳米管的高导电性可降低信号传输损耗。
但新问题随之而来：柔性电极的信号采集面积较小，单次只能捕捉到 3-5 个脑区的信号，而复杂指令需要更多脑区协同激活才能识别。
秦奕提出 “分布式电极阵列” 设计：将 64 个微型柔性电极按脑功能分区排列，覆盖前额叶、顶叶等关键区域，同时通过算法对多电极信号进行融合，既保证信号采集的全面性，又避免电极过多导致的佩戴不适。
电极问题解决后，脑电信号的降噪与特征提取成了新的拦路虎。
操作员在思考指令时，脑电信号中会混杂呼吸、眨眼、肌肉颤动等噪声，这些噪声的强度甚至超过目标信号的 3 倍。
神经科学团队与 AI 团队联合开发了一套 “双阶段降噪算法”：第一阶段用小波变换过滤低频呼吸噪声和高频肌肉噪声，第二阶段通过深度学习模型比对 “静息态” 与 “指令思考态” 的脑电差异，精准提取目标信号特征。
为了训练模型，团队让 10 名操作员反复思考 “启动通信链路”“调整帆板角度”“启动备用驱动” 3 个核心指令，累计采集了 20 万组脑电数据，最终使指令识别准确率达到 82%。
但在实际测试中，又发现操作员的个体脑电差异会导致模型泛化性不足 ——A 操作员的 “调整帆板角度” 脑电特征，在 B 操作员身上的识别准确率会下降 15%。
秦奕建议在模型中加入 “个性化校准模块”：新操作员首次使用时，只需进行 15 分钟的指令思考训练，模块就能自动适配其脑电特征，将个体差异导致的准确率损失控制在 5% 以内。
这个调整让系统的实用性大幅提升，在后续的模拟测试中，3 个核心指令的平均识别准确率稳定在 88%。
第一次实战应用是在探测器太阳能帆板出现轻微卡顿的时候：数据显示帆板驱动电机的电流波动超出正常范围，若不及时处理，可能导致电机过热损坏。
以往这种情况需要 20 分钟才能完成指令传输，而这次操作员戴上分布式电极阵列，集中注意力思考 “启动备用驱动程序”，系统在 0.8 秒内捕捉到清晰的脑电特征，1.2 秒后将指令编码上传至探测器，整个过程仅用了 30 秒。
当探测器传回 “备用驱动启动成功，帆板运行恢复正常” 的反馈时，控制中心的掌声持续了很久 —— 这次成功不仅验证了脑机接口在深空运维中的可行性，更让团队看到了未来技术的更多可能。
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