地点不在二十三层的工作区，而是蓝湾通信总部大楼三十层的主会议厅——左城从来没去过的楼层。电梯门一开，走廊两侧挂着蓝湾通信历年的技术里程碑展板，最远的一块追朔到二十年前公司成立。
会议厅很大，长条形的评审桌横跨整个房间，坐了九个人。
左城扫了一眼评审席的名牌。
居中的是周鹤年。他左手边坐着天穹项目组的总工——就是左城用科技雷达扫到过的那位。右手边是两个左城不认识的人，名牌上写着”通信载荷研究室主任”和”卫星通信实验室教授”。
外部专家。
剩下五个是蓝湾通信技术委员会的成员，清一色的资深工程师面孔。
九个人的评审团，阵容比左城预想的还豪华。这不是在评一个实习生的作业——这是在评天穹项目第一阶段的技术可行性。
四个实习生坐在评审桌对面，各自面前摆着打印好的方案文档和笔记本计算机。
按抽签顺序，程远第一个。
他的答辩一如既往地稳——PPT做得工整，语速控制得当，深度学习模型的架构图画得很漂亮。他确实下了苦功夫，六周时间训练了一个相当可观的神经网络模型，在标准场景下的预测精度也做到了不错的水平。
但评委不会只看标准场景。
航天科学院的主任问了第一个问题：”你的模型在训练数据分布之外的场景下表现如何？比如训练集里没有的极端气象条件。”
程远的回答左城在心里替他说了一遍——”通过数据增强和迁移学习技术来提升模型的泛化能力。”
果然，程远几乎一字不差地说了出来。
但主任追问了一句：”泛化能力的量化评估呢？你有没有在训练集之外的全新场景上做过盲测？”
程远沉默了两秒。”目前还没有做全面的盲测，时间上来不及。但从理论上——”
”理论上的泛化和实际的泛化是两件事。”主任打断了他，语气不算严厉但很明确，”深度学习模型最大的风险就是在未见过的数据上失控，而卫星通信恰恰会频繁遇到训练集之外的极端情况。这个问题你后续必须补上。”
程远点了头，面色平静地回到座位。但左城注意到他握笔的手指微微用力了一下。
第二个是唐旭。
唐旭的天线数组方案做得扎实，波束赋形算法的设计思路清淅，现场演示的仿真数据说服力很强。评委问了几个技术问题他都答得不错，特别是关于波束切换时延的优化——他把切换时延从传统方案的15毫秒压缩到了3毫秒，这个数据让总工的眉毛明显挑了一下。
第三个是林可。
她的空间信道建模方案是四个人里学术味最浓的——大量的物理推导和数学证明，几个评委翻她的文档翻得很慢，因为信息密度太高。答辩过程中她和国防科大的教授就电离层参数化建模的细节争论了五分钟，最后教授说了句”你这个处理方式比我们组目前的方案精细”，林可才收了火。
第四个，左城。
他站起来走到投影幕前，没有打开PPT。
”各位评委好，我是左城，负责星地链路信道估计与预测算法。在正式开始之前，我想先请大家看一组数据。”
他打开笔记本计算机，调出了一个实时运行的仿真演示程序——方泽远程协助搭建的，能够在任意设置的卫星轨道、气象条件和地面环境下，实时展示双层预测架构的工作状态。
屏幕上出现了一颗虚拟卫星掠过蓝星表面的动画。卫星下方的地面局域被标注了不同颜色——绿色代表晴天、蓝色代表阴天、红色代表暴雨。随着卫星移动，信道状态曲线在屏幕右侧实时滚动，预测值和真实值两条线几乎完全重合。
然后左城把气象条件切换到了极端暴雨。
红色局域扩大，信道曲线剧烈波动——但预测线只晃了不到一秒就重新贴合了真实值。
他又切了太阳风暴。电离层扰动让信道出现了一次大幅度跳变，预测线同样在极短的时间内完成了修正。
会议厅里安静了几秒钟。
总工的手不自觉地摸了一下下巴。
”这是双层预测架构的实时演示。”左城关掉动画，转向评审席，”底层基于轨道力学和气象数据做确定性预测，上层用自适应追踪算法做随机性补偿。两层的协同由一套毫秒级同步机制保障——这个同步机制同时可以输出高刷新率的信道预测接口，支持天线数组的波束赋形决策。”
他停顿了一拍，目光扫过评审席。
”接下来我汇报方案的详细内容。”
然后他用了十二分钟，把双层架构的理论框架、数学推导、七个极端场景的仿真结果、工程化落地方案逐一讲完。没有一句废话。每个技术要点都配合着仿真数据