这些都会影响无人机的电子元件、动力系统和结构完整性，但我们现有的模型很难精确捕捉到每一种可能的交互效应。”

他指着显示屏上的一系列曲线图继续说明：“你看这里，这是我们根据历史数据拟合得到的故障分布，但是当我们将这些参数代入新设计中进行预测时，误差范围变得非常宽泛。

这就意味着，在实际部署中，无人机可能会遭遇超出预期的故障频次或严重程度。”

查艾琳沉思片刻，她的表情严肃却充满好奇。作为该领域的权威人士，她并不轻易认同任何未经严格验证的观点，而是倾向于从多角度审视问题的本质。

“星图，我明白你的担忧，”查艾琳开口，声音清晰而有力，“但在我们试图构建一个全面的预测模型之前，是否已经充分考量了所有可能的影响因子？比如说，材料疲劳的累积效应、电子设备的老化速度随环境温度的非线性变化，这些都是极其微妙的过程，需要借助更高阶的统计方法和物理定律来进行描述。”

“查艾琳博士，您提到的贝叶斯网络的确是一种强大的工具，能够在数据不足的情况下给出相对合理的估计。

然而，我们需要考虑到的是，无人机在极端环境下的行为往往受到多种不可预见的因素影响，”星图解释道，他的眼神中流露出一丝犹豫，“比如突发的磁场扰动，这类事件发生概率虽小，一旦出现则可能导致灾难性后果。

贝叶斯网络在处理此类罕见且高影响事件时，其模型可能过于依赖先验信念，如果初始假设有所偏差，后续的预测结果就会偏离实际情况。”

查艾琳听罢，轻轻点头，她的眼神中依旧保持着坚定与自信：“星图，你的担忧很有道理。但我认为，通过适当的先验知识校准和实时数据的融合，贝叶斯网络能够逐步收敛至更接近真实世界的估计。

而且，它的一大优势在于具备自我更新的能力，即便是在高度不确定的条件下，也能通过连续的学习和适应，不断提高预测精度。”

星图深吸一口气，重新整理思绪：“或许我们可以采取混合方法，将传统的物理模型和统计数据与贝叶斯网络相结合。一方面，利用已有数据训练模型，获得基础的预测框架；另一方面，通过贝叶斯网络补充处理那些边缘案例和稀有事件，形成互补的优势。”

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查艾琳微笑赞同：“这是一个很好的思路，星图。实际上，很多前沿的研究都在朝着‘数据驱动’与‘机理建模’相融合的方向前进。这样的混合模型既能发挥物理规律指导的稳健性，又兼顾了数据导向的灵活性，非常适合解决我们面临的复杂问题。”