“通过海量的、穷举式的‘刺激-响应’实验，我们就能像解一个巨大的多元方程一样，反向拟合出那个催化能量场的‘特征指纹’！”林枫的笔在白板上重重一顿，“有了这个‘指纹’，我们就算不能立刻复制它，也能极大地加深对它的理解，甚至……找到探测它、干扰它的方法！”

这个“逆向能量场推导”的思路，如同天外飞仙，让在场的所有专家都愣住了。这完全跳出了常规的科研范式，更像是一种基于大数据和黑箱测试的工程思维。

沉默了几秒钟后，刘院士率先反应过来，他扶了扶眼镜，眼中闪烁着兴奋的光芒：“妙啊！抛开物理本质，只关注输入输出关系！这思路……虽然野，但或许真的可行！我们软件组可以负责构建那个足够复杂、足够敏感的‘反应环境’！”

钱院士也激动起来：“我们材料组可以负责精确控制能量场的输出参数！就像调节不同的‘药水’！”

之前质疑的人，也开始认真思考这个方案的可行性。尽管它听起来像大海捞针，但至少，给出了一条理论上可以走通的路！

“但是……这计算量……”也有人意识到了问题所在，“要构建一个能敏感反馈规则变化的模拟环境，其复杂度将是天文数字！还要进行海量的穷举实验……这需要动用全国乃至全球的算力资源吧？”

所有人的目光，再次聚焦到林枫身上。

林枫迎着众人的目光，语气平静却带着不容置疑的力量：

“那就动用‘天河’系列的全部空闲节点！向国家超算中心申请最高优先级的算力支持！我们需要进行的，是一场在数据海洋中的‘掘金’行动！再大的海，我们也要把它舀干！”