我们用知识图谱技术对这些数据进行了关联标注，比如将电磁炮的膛压曲线与材料疲劳数据、环境温度变化进行多维度关联分析。”
说着，他调出一个动态演示模型，然后继续讲道：“举个实际案例，去年我们在测试舰载电磁炮时，发现连续发射30发后储能效率会下降8%。
传统分析方法需要逐个排查储能模块、冷却系统、控制软件等环节，至少要一周时间。
但通过数据知识库的关联分析，系统在两小时内就定位到问题根源，是特定温度区间下，某个电容组件的老化速率与高频充放电产生的谐波存在耦合效应。
而这个规律在三年前的地面测试数据中就有微弱体现，只是当时没引起注意。”
“现在这套系统能自动识别测试数据中的异常模式，”
吴浩继续补充道：“过去半年已经帮助我们提前预警了17次潜在的测试风险，避免了3次可能导致设备损坏的严重故障。
下一步我们计划将国内其他靶场的公开数据也纳入进来，构建更完善的行业级知识图谱。”
最后，吴浩换了张PPT图片，然后指向屏幕上的无人化测试场景模拟讲道：“第三个方向是测试流程的全域无人化与虚实融合。
我们在靶场部署了52台自主移动机器人，能自动完成靶标布设、传感器校准、弹体回收等工作，配合无人机群进行空中数据采集，整个测试过程可以实现90%的无人化操作。
这不仅降低了人员在危险区域的暴露风险，还将测试间隔从过去的4小时缩短到1.5小时。”
四千二百零一章构建“会思考的试验场”
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