左城接到唐旭的电话时正在看开放平台的月度数据。电话那头的声音很凝重，他立刻赶到了实验室。
”左总，星间链路调度的效率不达标。”唐旭指着屏幕上的仿真曲线，”480颗卫星全网仿真跑了一遍，传统调度算法的频谱利用率只有百分之六十二，距离设计目标百分之八十差了将近二十个百分点。”
左城看着仿真报告上的数据，眉头紧锁。频谱利用率百分之六十二，这意味着天穹第三阶段的卫星网络只能发挥出六成的能力，剩下的四成被白白浪费了。合同上写得清清楚楚，频谱利用率低于百分之七十五就要扣尾款，低于百分之七十直接延期。
”问题出在哪里？”左城问。
”星间链路的动态调度太复杂了。”唐旭在白板上画了一个示意图，”480颗卫星在轨道上高速运行，每颗卫星和相邻卫星之间的链路质量每秒都在变化。轨道高度、卫星间距、大气干扰，这些因素叠加在一起，频谱环境每时每刻都在变。传统算法是固定策略，按缺省优先级分配资源，但环境变化太快，固定策略跟不上。”
”需要自适应调度？”左城问。
”对，需要算法根据实时链路状态动态调整。”唐旭说，”这本质是多变量优化问题，变量太多，传统算法搞不定。需要用深度学习来解，让AI自己学会在复杂环境下做最优调度。”
左城沉默了。AI，又是AI。
他之前就预感到AI会成为402的下一个挑战，但没想到来得这么快。。
”我们有没有人懂深度学习？”左城问。
唐旭摇头：”402的内核团队是通信和物联网方向的，没有AI人才。马昊的机器学习经验只限于简单预测模型，深度学习完全是另一个量级。”
左城站起来，走到窗边。天际在线，几朵云正在缓慢地移动，像太空中的卫星一样安静而遥远。
他需要AI能力，但402没有AI团队。招人？来不及，深度学习工程师不是一两个月能招到的，招到了也需要时间磨合。外包？不现实，内核算法不能交给外面的人。
只剩下一个选择：自己做。
左城转身看着唐旭：”你把星间链路调度的所有数据和历史仿真结果整理一份给我，包括链路质量的变化规律、频谱分配的约束条件、优化目标函数。越详细越好。”
唐旭有些意外：”左总，你要亲自做？深度学习这个领域，门坎很高的。”
”先让我看看问题规模。”左城说，”如果变量在可控范围内，也许不需要特别深的模型，浅层网络加优化算法就能解。”
唐旭点头：”好的，我今天就整理。不过如果真要用深度学习，我们连训练环境都没有，GPU服务器得重新搭建。”
”你先整理数据，硬件我来想办法。”
唐旭走后，左城关上办公室的门，打开系统面板。
科技树上，AI枝干还处于灰暗状态，尚未激活。激活条件显示：需要掌握至少三项AI内核技术。目前左城只掌握边缘AI推理这一项，还差两项。
但系统面板上有一个新的提示：【边缘AI推理】叶片已与万物互联枝干关联，可参与融合。
左城盯着这行提示，大脑飞速运转。如果用边缘AI推理叶片和其他叶片进行科技融合，也许能产生一个更强大的AI能力叶片，从而更快地达到激活AI枝干的条件。
他调出了科技融合的界面，选择【边缘AI推理】作为主叶片，然后浏览可以与之融合的其他叶片。
通信工程枝干上的【智能自适应调制系统】融合叶片吸引了他的注意。这枚叶片本身就是基于机器学习的自适应算法，和边缘AI推理在逻辑上是相通的。如果两者融合，也许能产生一个面向通信场景的AI调度能力。
左城尤豫了几秒钟，然后按下了融合按钮。
面板上跳出了确认提示：【科技融合将消耗5积分，是否继续？】
左城确认。
一道光从面板中心射出，两枚叶片的图象开始旋转、叠加、融合。几秒钟后，光芒散去，一枚全新的叶片出现在面板上。
左城深吸一口气。这就是他需要的。
智能星网调度系统，基于深度强化学习的星间链路动态调度。这正是天穹项目缺的那块拼图。
他看了看积分：205减5，还剩200分。但这一枚叶片的价值，远超5积分。
左城关掉系统面板，拿起笔开始画架构图。他不需要自己写代码，只需要把算法框架和关键参数告诉唐旭，工程实现交给团队。但这一次，他需要花时间理解深度强化学习的基本原理，否则没法给出正确的设计方案。
好在他