运输机引擎的轰鸣声仿佛还在基地上空隐隐回荡，“探渊”行动侦查小组的离去，像是一枚投入静湖的石子，涟漪迅速扩散后，湖面看似恢复了平静。但这种平静，与先前的“短暂平静”截然不同。它更像是一种引而不发的蓄势状态，一种在风暴边缘、感知到气压变化后的主动备战。

沈渊深知，侦查小组踏上远赴南太平洋的征程，仅仅是第一步。他们能否安全带回关键信息，带回什么样的信息，都还是未知数。但无论结果如何，基地这边绝不能被动等待，更不能将全部希望寄托于一次侦察行动。

“未雨绸缪”，这不仅是古老的智慧，更是与“时序”这种莫测对手博弈时必须遵循的铁律。在“探渊”行动展开的同时，沈渊推动着异防局这台精密机器，开始了新一轮、更具前瞻性和系统性的布局与准备。

核心任务：深化“深潜者”项目，紧盯百慕大。

尽管“探渊”行动分走了一部分注意力和资源，但沈渊明确指示，“深潜者”项目作为应对“时序”潜在核心威胁（百慕大信号源）的关键技术储备，其优先级并未降低，只是节奏需要根据“探渊”的进展进行动态调整。

林筱筱的研究部在完成了对侦查小组的技术支持后，立刻将主要精力转回。基于前期联合工作积累的经验和最新的模拟测试数据，他们对理论模型进行了新一轮优化。最大的突破在于，他们不再仅仅试图界定“信息扰动”的探测参数，而是开始尝试构建一个初步的“时序技术特征预测模型”。

“我们分析了全球唤醒事件的能量波动特征、‘镜界’信息晶体的残留数据模式、以及光棱最后时刻技术表现的记录，”在一次内部技术会议上，林筱筱向沈渊汇报，“虽然样本有限，但我们发现了一些潜在的‘技术签名’共性——比如能量释放的特定谐波成分、信息编码中隐含的某种非标准分形结构、以及对局部时空参数可能存在的微弱耦合迹象。这些‘签名’虽然微弱且不完整，但为我们推测‘时序’其他可能的技术应用方向或武器化形式，提供了初步的理论依据。”

她调出一份复杂的频谱对比图：“例如，如果我们假设‘时序’在百慕大存在某种大型设施，那么根据这些‘技术签名’的推断，该设施在运行或防御时，可能会在特定频段产生可被我们改进后的‘深潜者’传感器阵列探测到的能量泄漏。我们正在据此，优化传感器的频段聚焦和特征识别算法。”

沈渊仔细审视着图表：“也就是说，即使我们暂时无法精确定位信号源，也有可能通过捕捉其运行时的‘副产品’，来间接证实其存在，甚至推测其规模和活动状态？”

“理论上是这样。”林筱筱严谨地回答，“但这依赖于我们的模型对‘时序’技术的推测基本正确，也依赖于‘深潜者’传感器最终能达到设计灵敏度。风险依然很高，但这为我们提供了除直接定位外，另一条有价值的监测路径。”

沈渊批准了研究部继续沿着这个方向深入，并指示吴冕的信息中心给予充分的算力支持，用于运行更复杂的模拟和算法训练。

与此同时，吴冕团队在保障“探渊”行动通讯支持之余，正全力进行“深潜者”核心传感器阵列的最后海试环境模拟。巨大的高压水箱、复杂电磁干扰模拟器、能够模拟深海暗流和温度梯度的特殊装置……信息中心附属的测试场内，各种极端条件被施加在那套集成了多种探测原理的复合传感系统上。

“抗压性能达标，密封性通过极限测试。”吴冕穿着实验服，盯着监控屏幕，对身边的工程师说道，“但多模态数据同步和实时融合算法，在强干扰下的稳定性还需要优化。信噪比必须再提升至少15%，否则到了真实海洋环境，数据可能会被背景噪声淹没。”

“我们在尝试引入一种新的自适应滤波算法，基于林博士他们提供的‘时序技术特征预测模型’，对特定类型的信号进行预增强处理。”一名工程师回应道。

“加快进度，但不要牺牲可靠性。”吴冕强调，“这套系统是我们未来可能深入百慕大海域的‘眼睛’，决不能是‘近视眼’或者‘散光’。”

扩展任务：构建全球异常监测网络雏形。

“时序”的全球性唤醒事件，暴露了异防局此前监控范围的局限性——过于依赖国内事件和被动接收情报。苏眠提出的建议得到了沈渊的高度重视：必须建立一个更主动、更广泛、更具前瞻性的全球异常事件监测与分析网络雏形。

这项工作由苏眠主导，吴冕和林筱筱的团队提供技术支持。他们并非要建立另一个庞大的情报机构，而是旨在打造一个高效的“信息漏斗”和“早期预警系统”。

苏眠首先系统梳理了她遍布全球的情报源、线人网络以及长期关注的各类边缘信息渠道（神秘学论坛、超自然现象研究团体、非主流科学博客、特定历史档案等）。她与吴冕合作，设计了一套安全、隐蔽的信息收集与初步筛选协议，能够自动抓取和分类那些提及“时间异常”、“未解失踪（尤其是涉及特定环境如百慕大、南太平洋等）”、“古老预言应验”、“群体性认知错乱”等关键词的公开或半公开信息，并进行初步可信度评估。

林筱筱的研究部则为这套系统提供了“理论过滤器”。他们将目前对“时序”、“镜界”等技术特征的理解，以及从“深渊计划”档案中梳理出的部分超常现象判定标准，转化为一系列逻辑规则和特征匹配模型，集成到筛选系统中。这样，系统不仅能捕捉关键词，还能初步判断信息描述的现象是否与已知或推测的“时序”相关模式存在潜在关联。

“我们将其命名为‘时序嗅探者’（o-Sniffer）系统，目前处于原型测试阶段。”苏眠向沈渊演示着一个简洁的仪表盘界面，“它每天会从数千个信息源自动抓取数万条相关信息，经过初步筛选和理论过滤后，最终呈现给分析师进行人工研判的‘高关联度’线索，目前每天大约在十条以内。这大大减轻了我们人工筛查海量信息的工作量，并提高了发现潜在相关事件的效率。”