“航向偏差度 - 2°→共鸣指数 + 8%”“航速 12 节→共鸣指数 + 15%” 的实时数据不断刷新，每一个数字都在印证他之前的猜想。
“‘透镜效应’确认了 —— 刚才我们调整航向时，装置的能量波动同步偏移了 17.5 度，和卫星记录的‘黑涡区’信号源方位角完全吻合，我们绝对在靠近它！”
路屿的手指悬在记录板上方，笔尖因用力而微微弯曲，墨水滴在 “共鸣指数变化表” 上，晕开一个小黑点。他突然想起出发前，中科院物理研究所的周明教授曾拉着他的手警告：
“小屿，那东西可能不是‘被动响应’外部信号，而是在‘主动追踪’信号源 —— 它就像一个雷达，我们的船是目标，你们要做好它‘醒过来’的准备，一旦共鸣指数超过 50%，立刻撤离，别抱有任何侥幸。”
当时路屿还觉得教授过于谨慎 —— 毕竟在实验室里，装置的共鸣指数从未超过 20%，但此刻看着屏幕上逼近 40% 的指数，他的后背瞬间渗出冷汗，手心也变得潮湿。
他快速翻阅实验日志，发现之前的实验室环境与深海航行存在关键差异：实验室里没有深海的特殊磁场和低频声波，而这些可能正是触发装置共鸣的 “钥匙”。
“我们还是低估了它的敏感度，” 路屿喃喃自语，“它在深海里，才是真正的‘活跃状态’。”
四名 “接收者” 是经过三个月层层筛选的特殊人员，从 200 余名候选者中脱颖而出 —— 筛选标准包括生理指标（脑电波稳定性、听觉 / 视觉敏感度）；
心理素质（抗压能力、注意力集中度）及特殊技能（声纹识别、信号解码等），每人都具备一项与任务高度匹配的 “特殊能力”，堪称 “深海探测的梦之队”。
38 岁的 “龙王” 陈龙：深海声纹的 “活探测器”
陈龙是退役海军特种兵，曾在南海舰队服役 18 年，精通深潜救援、声纹识别等技能，因多次在深海任务中化险为夷，被战友们称为 “龙王”。
2019 年 “南海深潜救援” 任务中，他创造了至今无人打破的纪录：当时一艘编号 “长城 - 21” 的常规潜艇因推进系统齿轮箱损坏，被困在 3000 米深海，通讯系统完全失效，潜艇内的氧气仅够维持 72 小时。
陈龙搭乘 “深海勇士” 号深潜器下潜救援 —— 当时深海能见度不足 1 米，深潜器的摄像头几乎无法使用，他只能靠潜水服头盔内的通讯器（灵敏度达 - 120dBm）捕捉微弱信号。
在嘈杂的背景噪音（包括深潜器的机械声、海水流动声）中，他精准识别出潜艇核反应堆冷却泵的运转声（频率 15 赫兹，带有周期性的 “嗡嗡” 声）；
并通过声音的强弱变化判断距离：“声音每增强 6 分贝，距离就缩短一半，就像用耳朵‘看’路。”
最终，他在 72 小时的救援窗口期内，精准判断出潜艇的位置（误差仅 10 米），成功完成对接，救起 38 名船员。
事后听力测试显示，他对 10-20 赫兹低频声波的敏感度是常人的 4.2 倍，能在 100 分贝的背景噪音中，分辨出深海中不同地质结构（玄武岩反射声纹尖锐，石灰岩反射声纹浑厚）的差异 ——
这种 “超能力” 让他成为此次任务中 “捕捉深海低频信号” 的最佳人选。
26 岁的林晓：地外信号的 “解码者”
林晓是电子科技大学信号与信息处理专业的博士，主攻地外信号解码与电磁干扰抑制，年纪轻轻却已在该领域崭露头角 ——
她曾作为核心成员参与 “FAST 天眼” 射电望远镜的脉冲星数据处理项目，负责从海量电磁干扰中筛选有用信号。
2023 年，FAST 望远镜在观测天鹰座区域时，记录到 1000TB 的海量数据，其中包含大量电磁干扰（如地面雷达、卫星通讯、雷电信号等），传统算法的信号识别效率仅 30%。
林晓研发的 “自适应信号降噪算法”（基于深度学习的 CNN-LSTM 模型，可自动学习干扰信号的特征并剔除），从这些数据中筛选出 3 次疑似地外信号的窄带脉冲：
频率 1420MHz（与氢原子辐射频率接近，被认为是地外文明可能使用的 “宇宙通用频率”），每次持续 0.5 秒，带宽 10kHz，且信号强度随时间呈周期性变化。
虽然后续验证发现，这些信号是星际尘埃与星际磁场相互作用产生的自然信号，但该算法仍被纳入 FAST 的数据分析系统，将信号识别效率提升 30%，节省了大量人工筛选时间。
林晓的大脑对 “规律信号” 有极强的敏感度 ——
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