演练结束后，指挥中心里的讨论声就没停过。同事们围着监控屏幕，一会儿说机器人转弯太慢，一会儿说通风口没覆盖监控，越说越觉得之前升级的安防系统还有不少漏洞。轩峰没跟着凑热闹，而是坐在旁边的电脑前，把演练里发现的问题一条一条记下来：机器人追踪算法有延迟、红外扫描存在盲区、隐蔽区域（通风口、消防通道）未纳入监控、对快速变向目标识别不足……
记完问题，他盯着屏幕上的AI系统界面，脑子里突然冒出个想法——之前升级系统时，只加了“异常能量监测”，但那主要针对强化人的能量波动，对像自己这样有武脉的特殊能力者，识别还不够精准。要是能把武脉感知和AI结合起来，让系统能精准识别“异常内力波动”，说不定能解决这次演练暴露的问题。
这个想法一出来，轩峰就开始琢磨细节。他知道，武脉觉醒后产生的内力波动，和普通人的能量波动有明显区别——之前用公司的精密仪器扫描手串时，就发现过特殊的频谱。那是不是可以采集这种特殊能量的样本，建立一个“异常内力波动特征库”？然后让AI系统通过园区里的传感器，实时捕捉环境中的能量波动，一旦检测到和特征库匹配的信号，就立刻预警，同时调整机器人的追踪策略，比如提前预判目标的变向，弥补转弯延迟的漏洞。
他越想越具体，还打开了之前升级AI时的代码文档，在旁边标注修改方向：比如在能量监测模块里，新增“内力波动识别子模块”；在机器人追踪算法里，加入“基于能量轨迹的预判函数”，让机器人能根据能量移动的方向，提前调整位置，不再被动跟追。
就在他对着屏幕写写画画时，腕间的深黄珠子突然微微发热，一道沉稳的声音在脑海里响起：“你这方案能解决不少问题，但得注意一点——既要防住那些别有用心的特殊能力者，也不能打扰到普通人。比如园区里偶尔有练健身的同事，能量可能比常人强一点，别把他们误判成‘异常目标’，得把识别阈值调准，做到既能防恶，又不扰民。”
轩峰心里一动，确实没考虑到误判的问题。他赶紧在文档里加了一条“阈值校准方案”：采集不同人群的能量样本（包括普通人、健身者、强化人、自己的武脉能量），通过AI机器学习，区分不同能量的细微差异，设置动态阈值——只有当能量波动同时满足“频谱匹配”和“强度超标”两个条件时，才触发预警，避免单一标准导致的误报。
下午上班时，轩峰把整理好的“AI + 武脉感知”优化方案打印出来，拿到技术部和同事们讨论。一开始，有同事皱着眉说：“‘内力波动识别’这玩意儿，技术上能实现吗？我们之前没接触过这种能量啊。”
轩峰早有准备，他打开电脑，调出之前扫描手串时的能量频谱图，又拿出演练时自己移动的能量轨迹记录（当时为了测试系统，特意让传感器采集了自己的能量数据）：“你们看，这种内力波动的频谱有独特的峰值，和普通能量完全不一样。我们可以制作一个能量采集器，专门采集这种特殊能量样本，然后训练AI识别。至于轨迹预判，之前优化机器人反应速度时用过类似的算法，稍微修改一下就能用。”
同事们凑过来看频谱图，又翻了翻方案里的技术细节，慢慢点了点头。有个做算法的同事说：“要是能采集到足够的样本，这个识别模块不难做。而且动态阈值的想法挺好，能避免很多麻烦。”
讨论了一个多小时，大家基本认可了方案的可行性。轩峰把方案修改完善后，提交给了公司领导。领导看了方案，又听了他对演练问题的分析和解决方案的讲解，当场拍板：“这个方案很有针对性，既利用了咱们现有的AI技术，又结合了你的‘特殊经验’，就按这个方向推进，技术部全力配合。”
方案被采纳的消息传到技术部时，同事们都挺兴奋。大家围着轩峰，开始分配任务：有人负责制作能量采集器，有人负责训练AI识别模型，有人负责修改机器人追踪算法。轩峰则盯着方案里的关键模块，时不时和同事们讨论细节，确保每个环节都能落地。