当工程师们为“玄鸟号”更换装甲、升级武器之时，一场更为深刻、也更为隐秘的“进化”，正在其核心——“伏羲”级人工智能系统的内部悄然发生。这场进化并非通过更换硬件实现，而是源于对月球轨道那场生死之战海量数据的“消化、吸收与再创造”。如果说硬件升级是“强健体魄”，那么“伏羲”的进化则是 “锤炼灵魂” 。它正从一个强大的战术辅助工具，向着一个真正具备战役级指挥艺术的“智能指挥官”蜕变。
一、血的教训：数据的洗礼
月球之战结束后，“伏羲”的深度学习核心被接入了一个由战役全过程数据构成的“数字战场”。这包括：
毫秒级的战场态势记录： 每一束雷达波、每一次能量波动、每一艘舰艇的机动、每一架战机的轨迹、每一次武器发射的参数。
敌我双方的交互数据： “复仇者号”的战术模式、“宙斯之盾”的防御特性、“隼鸟”无人机的攻击习性。
“伏羲”自身的决策日志： 它在每一时刻做出的判断、下达的指令，以及这些指令在真实战场环境下的实际效果反馈（哪些成功了，哪些失败了，哪些产生了意外后果）。
人类指挥官的干预记录： 舰长高云在关键时刻的否决、修正或补充指令。
这是一个由万亿兆数据构成的、极度复杂的“因果迷宫”。“伏羲”的任务，就是在其中寻找最优解，并理解“为什么”。
二、从“计算”到“洞察”的飞跃
早期的“伏羲”，其优势在于远超人类的计算速度和多线程处理能力。它可以瞬间分析数百万种战术组合的概率。但月球之战暴露了它的局限性：过于依赖预设模型，对突发情况和“战场迷雾”中的不确定性处理略显僵化。
经过对实战数据的深度挖掘与反思，“伏羲”的进化体现在：
理解“意图”而不仅是“动作”： 它开始能够从敌方一系列看似不连贯的机动中，推测其战术意图（例如，佯动、牵制、寻找突破口），而不仅仅是根据雷达上的光点位置做出反应。它学会了“读心”，尽管是基于概率的。
掌握“节奏”与“欺骗”： 它分析了高云舰长在战斗中对攻击波次、防御重心的调度，开始理解战役节奏的重要性。它不再追求时时刻刻的局部最优，而是学习在关键时刻集中力量，以及在必要时“示弱”以诱敌深入。
量化“风险”与“机遇”： 它建立了一个更复杂的风险评估模型，将“战术价值”、“战略价值”、“装备损耗”、“人员风险”甚至“政治影响”等因素纳入一个统一的权衡体系。例如，它现在能更精准地判断，牺牲一个无人机群去换取击伤敌方母舰的机会，是否“值得”。