尽管首战告捷，但姜窈并没有被胜利冲昏头脑。她很清楚，一幅飞天的成功复原，并不意味着整套技术已经成熟。它更像是一个“概念验证”，证明了这条路的可行性。但要真正实现大规模、高精度的数字化保护和修复，还有无数技术难题需要攻克。
最大的瓶颈，依然在于色彩。
飞天复原的成功，很大程度上依赖于秦漠那近乎“灌输”式的知识输入和严苛的艺术把关。但这种方法效率低，且不可复制。总不能每修复一幅壁画，都需要一位像秦漠这样的顶级专家全程贴身指导。
姜窈的目标，是让AI能够真正“理解”敦煌色彩的底层逻辑和美学规律，具备一定的自主学习和推理能力。这就需要构建一个更加庞大、更加精细、更加智能的“敦煌色彩知识图谱”。
她带领周韵和马跃，开始了新一轮的攻坚战。他们试图将秦漠之前提供的所有知识点、参考文献、参照壁画，以及研究院能提供的所有历史颜料分析报告、气候环境影响数据等，全部进行结构化处理，输入AI模型，希望它能自己总结出规律。
然而，结果并不理想。
新选择的几幅用于测试的壁画残片，AI还原的色彩虽然比最初好了很多，不再艳俗，但总是显得“呆板”，缺乏那种由内而外的“气韵”和“灵魂”。用秦漠的话说，就是“形似而神不似”，“色彩对了，但‘活’气没了”。
“问题出在哪里？”周韵看着屏幕上几幅对比图，有些气馁，“我们输入的数据已经够多了啊。”
马跃分析着代码：“可能是关联性学习不够。AI只是机械地记住了‘在A条件下用B颜色’，但它不理解为什么用B颜色，以及B颜色在整体画面中应该如何‘呼吸’。”
姜窈盯着屏幕，眉头紧锁。她知道马跃说到点子上了。艺术不是简单的拼图，色彩的运用涉及到复杂的构图平衡、情感表达和文化象征，这些是目前的算法难以捕捉的“隐性知识”。
就在团队陷入僵局时，孙志远副院长带着几个人“恰巧”路过他们的临时实验室。
“小姜组长，忙着呢？”孙志远笑容可掬地走进来，目光扫过屏幕上那些略显呆板的复原图，“听说你们在扩大研究范围？进展如何啊？”
姜窈礼貌地起身回应：“孙院长，还在攻克一些技术难点，主要是色彩的智能还原还不够理想。”
“哦？是吗？”孙志远拿起一张打印出来的AI复原图，对着光线看了看，又放下，语气带着一丝
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