慕尼黑，U測試實驗室，第十三天。

清晨，沈南星早早來到了實驗室。托馬斯工程師和團隊已經在重新檢查昨晚測試後的全部資料記錄。初步分析報告令人鼓舞——在TU據流短暫中斷的干擾下，“鳳凰”模組依然穩定運行了六小時，對非定常渦流的抑制效果平均提升達到19%，遠超專案預期指標。

“沈先生，從純技術角度看，這是一次非常成功的整合測試。”托馬斯遞給他一份打印出來的概要報告，臉上帶著技術人員的滿意，“模組的演算法效率、即時性和魯棒性都通過了驗證。我們計劃今天下午與TU組召開聯合視訊會議，正式確認第一階段測試成功，並開始準備第二階段（更高流速和溫度工況）的測試方案。”

“太好了，托馬斯工程師，辛苦您和團隊了。”沈南星接過報告，快速瀏覽著關鍵資料圖表。效能資料確實亮眼，但昨天資料流中斷的陰影並未完全散去。

“不過，”托馬斯話鋒一轉，聲音壓低了些，“昨晚我們做資料深度核對時，發現了一些……不太尋常的細節。”他示意沈南星走到一臺分析終端前，調出了兩幅對比曲線圖。

“這是‘鳳凰’模組輸出的原始控制訊號序列的一部分。”托馬斯指著第一幅圖上平滑變化的波形，“這是我們臺架感測器實際記錄到的端壁響應資料。”他又指向第二幅圖，兩條曲線本應高度相關，但在幾個特定的毫秒級時間視窗，存在極其微小的相位差和幅度畸變。

“差異非常小，在工程允許誤差範圍內，甚至可能只是感測器本身的噪聲或傳輸延遲。”托馬斯說道，“但是，當我們把這些‘差異點’的時間戳，與昨天TU據流中斷的時間段進行比對時……”他在時間軸上標出了幾個紅色的區間。

沈南星瞳孔微微一縮——那些微小的資料“畸變”，恰好集中在TU據流中斷或嚴重抖動的幾個關鍵時刻！

“巧合？”沈南星輕聲問，心中卻已警鈴大作。

“從統計學角度看，如此集中的相關性，單純用巧合解釋的機率很低。”托馬斯表情嚴肅，“我們懷疑，在資料流不穩定的那段時間，可能有外部干擾嘗試注入，或者……我們內部的資料採集或預處理環節受到了某種影響。”

“您是說，可能存在人為的資料篡改嘗試？哪怕只是極其微小、難以察覺的干擾？”沈南星的心沉了下去。如果連U內部測試環境的資料完整性都受到威脅，那問題的性質就完全不同了。

“我們沒有直接證據，這只是基於異常模式的推測。”托馬斯謹慎地說，“我已經將詳細資料和懷疑點加密備份，並通知了卡爾·貝克爾。他會從網路安全形度進行獨立調查。在得出結論前，我建議暫時不要將包含這些‘異常點’的原始資料在聯合會議上展示，只用經過我們多重校驗的‘清潔’後資料。同時，我會提議在第二階段測試中，增加獨立於現有網路的資料記錄儀作為‘黃金標準’參照。”

沈南星深吸一口氣，點了點頭：“我完全同意您的謹慎處理。這件事需要徹查。”他意識到，漢斯·格魯伯或穆勒的手段，可能比他預想的更隱蔽、更技術化。這不是簡單的流程拖延，而是試圖在資料層面直接汙染測試結果，製造“技術不可靠”的長期隱患。

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