林凡深吸一口气，开口道：“秦教授，各位老师，我对卫星通信的具体实践了解不深，但我从问题描述中感觉到，核心难点在于信道环境的‘不可预测性’和‘快速时变性’。我们是否可以考虑，不再仅仅依赖于事后的、被动的纠错和重传，而是引入一种‘前瞻性’和‘自适应性’更强的机制？”
几位专家的目光瞬间聚焦在他身上。
“前瞻性？自适应？具体指什么？”
“比如……我们能不能让通信协议具备一定的‘学习’能力？不是那种复杂的人工智能，而是更基础的，让系统能够实时监测信道的状态参数。”
他走到白板前，画了一个简单的框图：“基于这些实时特征，系统可以动态地从预设的几种传输模式中选择最优的一种。比如，信道好的时候，采用高吞吐量但抗误码稍弱的模式；信道开始变差时，自动切换到更稳健、冗余更高的模式；甚至预测到即将进入信号阴影区前，提前发送缓存的关键数据……”
他描述的概念，其实触及了后来“认知无线电”和“自适应编码调制”的一些核心思想，并且指向了轻量级机器学习模型的应用。
秦教授等人交换了一个眼神，露出思索的神色。
“你的意思是，让协议本身变得‘智能’，能根据环境对症下药？而不是像现在这样，一种药方吃到老？”
“可以这么理解。”林凡点头。
“当然，这需要设计一套有效的特征提取算法和模式选择策略……”林凡将【初级人工智能与机器学习概念引入】与卫星通信相融合，将其中要点娓娓道来。
秦卫国一直认真听着，此时开口道：“这个思路很有启发性！跳出传统协议的框架，赋予系统动态调整的能力。虽然实现起来有挑战，尤其是实时性和计算资源的限制，但方向是对的！小王，你们组立刻着手，基于这个思路进行仿真建模！重点研究特征选择和模式切换的逻辑！”
“是！”小王博士显得很兴奋，仿佛打开了新世界的大门。
接下来的讨论变得更加深入和技术化。
林凡凭借扎实的理论基础和来自未来的视野，虽然在一些具体工程细节上不如专家们精通，但往往能提出一些跳出盒子的点子，或者指出某些技术路径可能存在的潜在缺陷。
他偶尔引用的一些后世常见的优化思路，虽不深入，却让几位专家频频侧目。
会议持续了整个下午。林凡感觉自己的大脑像被高强度榨取，但也充满了智力交锋的快感。
而脑海中那初级的ai知识，能否在这个国家级的项目中找到用武之地，答案或许就在明天的实验室里。
第二天一早，林凡在秦卫国教授的亲自陪同下，走进了研发中心的核心实验室。
与外面朴素的建筑风格不同，实验室内部充满了科技感。
巨大的显示屏上流动着复杂的卫星轨道参数和实时信号数据，几台高大的机柜发出低沉的运行声，工程师们聚精会神地操作着各种仪器。
“这里就是我们的半实物仿真平台，”秦卫国指着一套连接着各种信号发生器、衰减器和模拟器的设备介绍道，“可以模拟低轨卫星在不同轨道、不同地貌、不同干扰条件下的星地链路特性。”
小王博士正在一台计算机前紧张地调试参数，看到秦卫国和林凡进来，立刻起身汇报：“秦老，林顾问，我们连夜搭建了一个简单的仿真环境，初步实现了林顾问提到的‘特征提取’模块，正在注入历史采集的恶劣信道数据包进行测试。”
屏幕上，代表信道质量的曲线剧烈波动，时而冲上高峰，时而跌入谷底。
旁边的一个小窗口实时显示着林凡提出的几个关键特征值：信噪比斜率、误码率变化方差、信号强度短期趋势等。
“目前还只是简单计算，还没有加入智能决策。”小王解释道，“但光是能实时量化这些特征，就已经让我们对信道状态的理解清晰了很多！”
