陈家齐低着头，满脸愧疚。

陶锡同样也是满脸自责，紧张得连脸色都是苍白的，一想到那个结果，他的心跳几乎都要停止了。

这是他最不愿意看到的。

陆隐一遍遍查看着测试视频记录，一时间也没空理会两人。

这次刘策紧急将他叫来，主要也是为了处理这次的突发事故。

AI军事控制系统的研发已经接近尾声，偏偏这时候测试结果出现了意外，每一次的测试结果都和上一次的数据对不上，甚至每次偏差还越来越大！

在测试过程中，这已经算是很严重的了！

AI军事控制系统是一个集成了最新人工智能技术、专门用于提升军事指挥、控制与作战能力的先进系统。

这个系统结合了大数据分析、机器学习、智能决策支持等多种技术，旨在实现信息化战争条件下对复杂战场环境的高效管理和决策优化。

AI赋能的军事应用不仅局限于传统的无人作战平台如无人机、无人战车等，而是扩展到整个作战指挥链的每一个环节，从战略预警到作战决策，再到资源配置和任务管理，通过加速信息处理、增强决策支持、优化资源配置等方式，极大提高了军事行动的速度和精确度。

按道理来说，有了自己之前的方案，以及【嬴政】研发先例在，是不可能失败的。

为什么会这样？

陆隐皱着眉头，又再次查看起之前的方案，甚至还把这段时间以来的研发过程视频都仔仔细细看了一遍。

AI军事控制系统的测试是一个复杂而全面的过程，主要涉及功能测试、性能测试、安全测试和作战场景模拟测试等。

在功能测试阶段，需要验证AI系统是否能够实现预定的各项功能，如数据查询、情报分析、决策辅助等。

性能测试则评估系统在各种环境下的响应速度、准确性、可靠性等指标。

安全测试重点检查系统在面临网络攻击或电子战环境下的表现，确保其具备足够的鲁棒性和抗干扰能力。

最后，通过作战场景模拟测试，在实际战场环境中对系统进行全方位的演练，检验其与实际作战需求的契合度。

综上所述，AI军事控制系统的测试是一项综合性很强的工作，需要多方面的规划和分步骤的执行。通过不断优化和完善测试方案，确保这一系统能够在现代战争中发挥最大的作战效能，从而提升整体的作战能力和适应性。

而AI军事控制系统在测试时，容易发生的错误主要包括，系统透明性和可解释性不足、鲁棒性和可靠性问题、训练数据不足以及技术能力与作战需求不一致等。

经过一个多小时的反复核算和观察，终于，陆隐发现了不对劲。

“要是我没看错，应该是鲁棒性的问题。”

陆隐看着主控电脑上的数据，最终确定，“当然，除了鲁棒性，其他的也有一些小问题，不过问题不大。”

这话一出，实验中的气氛一下松弛了下来，所有纷纷松了一口气。

刘策却疑惑了。

“陆工，真是鲁棒性的问题？”

在研究所多年，没人比他更清楚鲁棒性这个问题。

但他也实在没想到，问题竟然会出现在这。