线与节日游行冲突。

    针对这一问题，林薇参考《资治通鉴》“通古今之变”的编纂思想，设计“文化动态更新机制”：建立全球文化观察员网络，实时收集各地文化习俗变化；开发“文化趋势预测算法”，通过分析社交媒体数据、新闻报道，预判文化习俗的演变方向。例如，算法通过监测某非洲国家年轻人的社交动态，提前6个月预测到当地传统禁忌的弱化趋势，及时更新数据库，确保AI决策的时效性。

    赵阳负责的“极端场景决策韧性”研发，同样面临严峻挑战。在模拟“台风叠加地震”的复合型极端场景中，AI因传感器数据紊乱，多次出现决策停滞。传统AI依赖稳定的数据输入，而极端环境下的信号中断、数据失真，恰好击中其短板。“古代军队在恶劣天候下作战，常依靠经验判断和简易信号传递决策，这种‘去数据依赖’的韧性值得借鉴。”赵阳说道。

    他带领技术组研究《孙子兵法·九地篇》中“衢地合交，绝地无留”的极端环境应对策略，提出“双轨决策机制”：常规状态下，AI以数据驱动决策；极端状态下，自动切换为“经验驱动模式”。该模式以古代极端环境作战案例为基础，构建“决策经验库”，收录“暴雨天扎营选址”“浓雾中行军路线”等1000余条经验规则。例如，当台风导致卫星信号中断时，AI根据“近山避水”的古代扎营经验，自动选择地势较高的山体背风处部署装备。

    为提升经验驱动模式的准确性，赵阳借鉴《考工记》中“工欲善其事，必先利其器”的理念，升级装备的“环境感知冗余系统”：在主传感器外，加装红外、气压、震动等辅助传感器，即使主传感器失效，仍能通过辅助数据判断环境状态。同时，参考古代“烽火传信”的冗余通信思路，为装备配备“多模通信备份”，在极端环境下自动切换为无线电、声波等简易通信方式，保障基础指令传递。

    在“暴雪+电磁干扰”的模拟测试中，AI成功切换双轨决策机制：主传感器因