“信风”浮标接收到的第一缕来自纳米机器人“微尘”集群的微弱信号，如同在黑暗的深渊中点燃了一星火种。指挥中心内，压抑的期待瞬间转化为高度专注的行动。张浩带领的技术团队立刻进入了全天候轮班状态，全力投入到对这股涓涓细流般的数据进行解析、增强和破译的工作中。这不再是从外部窥探，而是首次从敌人堡垒的内部，传来的真实脉动。
初始阶段的数据传输极不稳定，断断续续，如同信号不良的无线电。纳米机器人个体性能的极限、枢纽内部复杂的金属结构对信号的屏蔽、以及无处不在的能量场干扰，都严重制约着信息的传递。每一个数据包都显得弥足珍贵。
【纳米集群网络优化与抗干扰协调】技能的被动效果在潜移默化中发挥着作用。张浩团队注意到，尽管连接依旧脆弱，但网络自愈的速度似乎在加快，机器人之间寻找替代通讯路径的算法也显得更加智能。这为他们调试接收参数、优化解码算法争取了宝贵的时间。
经过连续48小时不眠不休的攻坚，技术团队终于取得了突破性进展。他们成功稳定了与最大一个纳米机器人子集群（约3000个单元，代号“阿尔法集群”）的通讯链路，实现了持续数分钟、误码率低于5% 的数据传输窗口！虽然仍会断线，但重新握手连接的时间大大缩短。
高质量的数据流开始源源不断地涌入指挥中心的服务器。
* 环境传感数据：精确证实了“阿尔法集群”位于一条直径约8米的主冷却水循环管道的内壁上部。温度恒定在11.5摄氏度，流速0.3米/秒，水质检测显示含有特殊的抗腐蚀和导热添加剂。管道壁振动频谱分析确认，与大型主泵机组（推测为枢纽能源核心的冷却系统） 的运行频率吻合。
* 首张清晰内部图像：借助一次持续12秒的稳定传输窗口，多个纳米机器人的微型光学传感器协同工作，拼接出了一张分辨率较低的管道内部全景图。图像显示，管道内壁是光滑的合金材质，但有规律性的焊接疤痕和检修舱口痕迹。更重要的是，在管道顶部，捕捉到了一个嵌入式的、带有红色指示灯的设备箱，箱体上有模糊的、类似条形码和警告标识的印记。
* 声学环境采样：持续录制的音频经过降噪和增强处理后，揭示出丰富的背景音层次：低沉恒定的水泵嗡鸣是基调；间歇性有高压气流的嘶嘶声（可能是阀门动作）；远处隐约传来有节奏的金属撞击声（疑似自动化生产线或机械臂作业）；最令人振奋的是，捕捉到了数次经过扩音器失真处理的人声片段！虽然依旧模糊，但通过AI语音分离和增强，能辨别出几个关键词：“……压力稳定……”、“……巡检周期……”、“……Λ单元读数……”！“Λ单元！”张浩激动地指着频谱图，“和之前截获的通讯碎片对上了！这证实了Λ单元确实存在，而且就在这附近！我们的纳米机器人摸到了核心区域的外围！”
这些情报的价值无可估量。它们不仅证实了纳米侦察方案的可行性，更重要的是，开始勾勒出枢纽内部真实的运作场景——这是一个高度自动化、但依然需要人员巡检和维护的庞大工业设施。
“阿尔法集群”的成功，激励着技术团队向其他失联或信号微弱的子集群发起攻坚。通过分析不同集群信号强度的时空分布，他们开始绘制一幅纳米机器人在枢纽内部的扩散路径图。
数据显示，大部分随着水流进入的纳米机器人，最终都汇聚到了几个主要的水处理循环系统和环境控制通风管道中。这些管道网络如同建筑的血管和呼吸道，四通八达，连接着各个功能模块。
“看这里，”一名数据分析员指着扩散模型上的一个分支，“这个代号‘贝塔’的小集群，信号来源的深度和温度与其他集群明显不同，更靠近枢纽的几何中心，环境温度更高，而且背景震动频率含有独特的高频成分。他们可能……靠近能源反应堆或者Λ单元的高温车间！”
“还有这个，‘伽马’集群，信号极其微弱，时断时续，但定位显示它在一条极其狭窄的电缆管道内移动，管道走向……指向枢纽的上层指挥塔楼区域！如果能稳定那里的信号，我们或许能窥探到指挥中心！”
每一个新发现的集群，都代表着一个新的观察视角，一个可能触及更核心机密的机会。
然而，就在侦察网络逐步铺开的同时，风险也随之而来。
一次，在与“阿尔法集群”进行长时间数据下载时，信号突然中断，并且长达半小时无法重新连接。技术团队一度以为集群被敌方检测到并清除了。就在众人心情沉重之际，信号又微弱地恢复了。后续传回的数据包中，包含了一段异常记录：在断线前几秒，环境传感器检测到一次强烈的、特定频率的电磁脉冲扫描，持续了约2秒。
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