这还是因为“第6881号”发射基塔只完成了“祝融之光”等核心功能模块的建设，如果是已全部完工的发射基塔，这样的数据栏超过一千项。
每个数据都有不同的颜色，绿色表示处于正常范围，橙色表示超出正常范围10%以内，有隐患需要解决，红色便是超出正常范围20%及以上，处于非正常状态，必须寻找问题原因进行解决。
目前一眼望去，除了个别数据是橙色外，基本上都是绿色。
但绿色数据只表示在正常范围的区间，这个区间是有上限值和下限值的，如果非常接近下限值，多半也有些许的隐患在其中，为了确保万无一失，最好还是检查并消除这些问题的根源，避免千里之堤溃于蚁穴。
所以只需要粗略估算一下，就能知道管理好一座发射基塔的工作量有多夸张，如果只靠纯人工团队的话，能管理两三座就是极限了，同时管理7000座根本就是天方夜谭。
这也是秦克坚持引入人工智能来全面接管这些发射基塔的原因。
不过微光有它的局限性，哪怕目前是LV5的微光，拥有超强的神经网络学习算法，能掌握海量的知识并进行大数据分析，但发射基塔是前所未有过的新事物，很多关键技术还是最近这两年才慢慢摸索研究出来的，且各种各样的外部内部条件，也会引起不同的问题。
在缺乏足够的海量数据进行“投喂”的前提下，微光在逻辑推理、尤其是模糊推理上的准确性和预测能力并不算强，只能处理一些相对简单的问题。
现在微光能将发射基塔全部管理起来，纯粹是秦克以第一座发射基塔“埃癸斯”为标准，告诉它这样是最优状态，并为发射基塔设置了上千项的详细参数数值及主要的应对方法，使微光在监测到超出数值上下限时发出预警并根据应对方法来处理。
但一些新出现的疑难问题，依然需要秦克团队来负责解决并形成解决方案，后续微光才能将之作为知识吸纳。这也是随着越来越多的发射基塔完工并投入测试后，秦克团队越来越忙碌的原因。
秦克此前面对层出不穷的问题、故障，也有些应接不暇的感觉，现在他已获得了“机械与数据感知”能力，感觉就大不一样了。
看着大屏幕上面密密麻麻的参数，秦克却有种奇妙的直觉，能轻易将这些一个个孤立的参数在脑海时拼凑出“第6881号”发射基塔的整个轮廓与状态，哪里有什么问题、哪里有什么隐患都能大致判断出来。
他甚至能判断出
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