2028年8月18日。

距離燭龍原型堆總裝完成已經過去了八天。

這八天里，周衍和他的團隊對整座裝置進行了三輪獨立的全系統復檢。

每一輪復檢都涵蓋了所有一百三十七個子系統的全部參數。

從超導磁體的臨界電流到真空腔體的漏率，從射頻天線的功率輸出曲線到偏濾器冷卻水的流量分布。

事無巨細，全部重新測量、核對、確認。

而在這三輪復檢的過程中，玄穹的表現讓所有工程師都感到了一種前所未有的“絲滑”。

原因很簡單，就在總裝進入最后階段的同一時期，兩院主導的“盤古”人工智能基礎模型完成了第四階段的訓練，并正式集成到了玄穹的核心算法架構中。

盤古模型的加入，不是簡單的算力疊加。

它為玄穹帶來的是一種全新的“認知推理”能力。

在處理復雜物理系統的多參數耦合問題時，盤古的深度推理模塊可以在傳統數值模擬的基礎上，疊加一層基于海量物理規律訓練出的“直覺判斷”。

這種直覺判斷不是玄學。

它的本質是盤古模型在訓練過程中“消化”了人類有史以來幾乎所有的物理學論文、實驗數據和工程案例之后，形成的一種極其高效的模式識別能力。

打個比方，傳統的數值模擬就像是一個學生在考試時，每道題都從第一步開始老老實實地推導。

而集成了盤古算法的玄穹，就像是一個做了一萬套模擬卷的學霸，他一看到題目就知道答案大概在什么范圍，然后只需要用精確計算去驗證和修正那個“直覺”。

效率的提升是驚人的。

在燭龍原型堆的復檢過程中，涉及等離子體行為預測的復雜模擬任務，玄穹的計算速度比集成盤古之前提升了將近四倍。

而在某些特定的多物理場耦合問題上，提升幅度甚至達到了七倍。

這意味著，過去需要跑十二個小時才能出結果的模擬任務，現在三個小時就能完成。

而且精度不降反升，盤古的推理模塊可以在模擬過程中實時識別出數值誤差累積的趨勢，并主動進行修正，將最終結果的誤差控制在一個更小的范圍內。

周衍在看到集成后的第一組測試數據時，罕見地點了點頭。

“不錯，比我預期的還要好一些。”

這句評價從周衍嘴里說出來，分量極重。

玄穹算力的躍升，也讓三輪復檢的效率大幅提高。

原本預計需要十二天完成的復檢工作，實際只用了八天。

三輪復檢的結果完全一致。

所有參數均在設計包線之內。

裝置狀態，完美。

在第三輪復檢結束后的當天晚上，周衍召集了一次會議。

參加會議的人不多，但每一個都是站在華國科學界金字塔尖的存在。

孫老。

錢老。

無限科技核心研發部門的總工程師張博遠。

以及通過加密視頻連線參會的華國科學院院長、國家能源局局長和國防科工委的相關負責人。

會議只持續了四十分鐘。

因為需要討論的事情只有兩件。

第一件，點火地點。

這個問題是國防科工委的負責人率先提出的。

“周院長，燭龍原型堆目前在天工實驗樓的負三層。”

“我有一個建議――第一次點火測試，是否應該轉移到一個更安全的地點進行？”