頓了頓，任文鬥繼續說道：

「當然，單純的高解像度並不是目的，而是需要清晰的看清各個地面目標。超高的指向性，以及超高的穩定性，都是我們必須要保證的。」

「那我們火箭的運載能力，最多能給到多少？鏡片這一塊兒，可以做得很大嗎？」

「只要是我們現有火箭運力能夠達到的，都沒有問題。」

「任老師，我們的征途九號，現在還無法使用吧？」

「征途九號仍然在研發之中，預計幾年內可以投入使用。不過短期內，應該還是不行的。」

得到任文鬥的一系列回答之後，徐佑也大概明白了現在的情況。

在現有的條件內，我們會盡一切的努力，去研製更高解像度的衛星。

甚至，多付出一些成本，也是沒有問題的。

只是，有些事情，不是錢就能夠解決的。

就比如說，火箭的運載能力。

想要從提升火箭運載能力的方向，去解決這個問題的話。

那問題可就會變得更複雜了。

徐佑覺得，還是儘可能在現有的資源下，去思考如果做到更高的解像度吧。

因為火箭運載能力的有限，一次發送一塊特別巨大的鏡片，肯定不是一個好的選擇。

如果是從鏡面拚接，或是光學薄膜拚裝的角度去思考的話。

倒是可行的方向。

只要分幾次，把一塊塊鏡片或者光學薄膜發送到太空中，再進行組裝就可以了。

當然，這樣一來，如何在太空中組裝這些鏡片，也是另外的一個關鍵問題。

結束了和任文鬥的溝通之後，徐佑開始了具體的方案設計。

目前為止，徐佑有三個大概的方向。

第一個方向，是針對上一代高分衛星的優化。

徐佑通過研究發現，上一代高分衛星，在解像度上仍然有一定的潛力，可以在不改變主要硬件的情況下，進一步提升解像度。

雖然不會提升幾倍那麼多，但還是很有希望，做到十厘米之內的。

第二個方向，是採用多鏡片拚接技術。

這個方向，可以從本質上，提升衛星的解像度。

問題是，偵查衛星的重量會比較重，對於運載火箭的運載能力，是巨大的考驗。

第三個方向，是利用衍射光學薄膜技術。

用非常薄的光學薄膜，去代替普通的光學鏡片。

因為光學薄膜，相比光學鏡片來說，要輕出很多。

這種方案，對火箭的運載能力要求沒有那麼高。

但問題是，同樣需要拚裝，且成像技術並沒有傳統的光學鏡片成熟。

可以說，三種方法各有利弊。

需要根據不同的情況，去進行更合理的選擇。

這一天，吳婧組織大家，召開了一場會議。

會上，主要溝通有關新一代高分衛星的設計方案。

「徐老師，請說一下你的設計方案吧。」

徐佑將自己的三個方案都展示給了大家，並介紹了每種方案的利弊。

聽著徐佑的講解，在座的各位，都對徐佑的想法表示著讚歎。

他們都沒有想到，徐佑才來這裏沒幾天，不僅完成了如此龐大數量知識的學習，還已經對於衛星的設計，有了自己的想法。

甚至有些方案，是那些資深的設計師，都沒有想到過的。

「徐老師，據你所說，關於上一代的高分衛星，還存在優化的空間？」吳婧問道。

「是的，的確存在一定的優化空間。如果理想的話，我們有希望在不改變主要硬件的情況下，將它的解像度，提升到50mm左右。」

聽到這個數字，大家都感到非常震驚。

即使是用上更大的光學鏡片，他們都沒有十足的信心，讓衛星的地面解像度，做到如此精細的程度。

這樣的話，可是比之前解像度最高的衛星，解像度還要提升了一倍之多。

「這個方案，應該是成本最低，速度最快的一個吧？」

「是的。當然，這種方案的提升，肯定是存在上限的。再怎麼努力，也很難將解像度提升到10mm之內。」

這就像是一個百米能跑到13秒的普通人，通過專業訓練後，或許能跑到12秒左右，甚至更快。

但再怎麼訓練，也很難突破11秒。

這，就是硬件的限制，決定了能力的上限。

如果用其他的兩個方案，只要給徐佑足夠的時間，將解像度做到10mm之內，也不是不可能的事情。

經過大家的一番商議，都覺得這第一種方案，可以去優先的考慮。

徐佑也看得出，如果可以的話，大家都希望，能夠儘快把這樣一顆高解像度的衛星，發射到太空之中。

「既然如此，我們就先從徐老師的第一個方案去入手好了。如果這個方案效果不好，我們再去嘗試其他的方案。」吳婧說道。

反正剩下的兩個方案，都需要更長的時間去研究。

優先順序放在後面，也不會有太大的影響。

結束了這場會議後，徐佑便開始了對方案一的研究。

其實在會議之前，徐佑對於這個方案，已經有了基本的規劃。

按照徐佑的估計，自己有信心在完成優化後，把解像度做到30mm到50mm之間。

因為，這就是上一代高分衛星的理論解像度極限值。

徐佑回到自己的辦公室，開始了緊張的工作之中。

徐佑首先需要做的，是在上一代演演算法的基礎上，進行優化。

徐佑開啟了深度學習狀態，在高度集中的注意力之下，很快就進入到了心流狀態之中。

根據最近學習的知識，以及之前的大量積累，徐佑確定了演演算法的優化方向。

「利用深度可分離卷積概念，解藕卷積層，減少模型參數量，可以達到提升檢測效率的目的。」

徐佑分析著上一代高分衛星的數據，對於演演算法開始了優化。

在之前的演演算法中，無法同時對多種類別目標同時定位區分，且易受光照、拍攝角度等外界環境變化，影響到最終的觀測結果。

因此，只有把解像度降低到100mm作用，才可以最好的保證衛星成像的超高穩定性。

「有了！把這個目標定位檢測問題，轉化為回歸問題去處理，這樣一來的話……」