将“古智新用”理念融入人工智能反恐决策系统的研发启动后，王玲小组很快陷入困境。传统ai决策系统依赖海量数据训练，虽能快速处理标准化场景，但在应对“突发复杂情境”和“文化适配需求”时，常出现决策僵化问题。例如，在模拟中东某城市巷战场景时，ai根据常规数据规划的行动路线，因未考虑当地宗教节日的人员聚集习惯，导致装备陷入平民围观的被动局面。
“古代将领在战场决策时，不仅依赖兵书战法，更注重‘因时、因地、因人’灵活调整。”林薇在团队紧急研讨会上说道，“ai目前缺少的正是这种‘变通思维’。我们需要从古代决策智慧中提取逻辑框架，让ai学会像古人一样‘审时度势’。”她带领战术组重新梳理孙子兵法三十六计等古籍中的经典决策案例，发现古人决策往往遵循“察势-谋策-应变”三步逻辑：先全面感知战场态势，再结合经验制定策略，最后根据突发情况动态调整。
基于这一发现，林薇提出“三维决策逻辑模型”：将ai决策过程拆解为“态势感知层”“策略生成层”“动态调整层”。态势感知层借鉴墨子迎敌祠中“明察敌情，遍知天下”的侦查思想，整合多源数据构建全域态势图谱；策略生成层以古代经典战术为算法训练样本，让ai掌握“围魏救赵”“声东击西”等策略的应用场景；动态调整层参考尉缭子兵教下“见敌则止，有令则起”的应变理念，建立突发情况响应规则库。
然而，模型搭建初期，策略生成层的训练遭遇瓶颈。古代战术多为文字描述，缺乏量化指标，ai难以精准理解“兵者，诡道也”的深层内涵。例如，“声东击西”中“声东”的力度、“击西”的时机，古籍中并无明确标准，导致ai在模拟训练中频繁出现策略误判。林薇团队联合古籍专家，对1000余条古代战术案例进行“量化解析”：将“诱敌深入”拆解为“诱敌距离”“示弱程度”“伏击时机”等20余个量化参数；把“空城计”的应用条件转化为“兵力差距”“敌方多疑指数”“地形优势度”等可计算指标。经过3个月的标注与训练，ai在策略生成的准确率上提升了40%。
随着研发推进，跨文化决策适配成为新的核心难题。全球不同地区的反恐场景差异巨大，中东沙漠的作战逻辑无法直接套用在欧洲城市，非洲草原的生态禁忌更是ai现有数据库的盲区。在一次模拟非洲部落区域反恐演练中，ai规划的驱散方案因使用强光设备，触犯了当地“禁忌强光”的文化习俗，引发模拟部落民众的抵触，