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br/>    后经情报分析，那支雇佣兵队伍很可能受雇于一家与阿格西有千丝万缕联系的瑞士生物资源公司。
    显然，“深犁”行动的触角，已经延伸到了亚马逊雨林。
    “幽灵木薯”样本的获得，虽然过程惊险，但证明了“种子方舟”网络的有效性。然而，这次遭遇战也敲响了警钟——对手的反应速度和打击范围超出了预期。
    叶雨泽意识到，单纯依靠物理层面的争夺和转移，成本太高，风险太大。他决定将重心再次向“数字世界”倾斜，启动一个更为宏大的计划——“数字巴别塔”。
    这个计划的目标是：利用人工智能和大数据分析，构建一个能够预测、模拟甚至“逆向工程”生物性状的超级数字平台。
    他们不再满足于获取现成的种质资源或技术图纸，而是要建立一个能够自己“思考”和“设计”优良品种的虚拟实验室。
    这个想法的灵感，部分来源于之前整合“光合作用优化”技术的经验。
    他们将多年来通过各种渠道（公开数据库、非公开研究、实地采集）获取的海量基因数据、表型数据、环境数据进行清洗、标注、整合，形成了一个庞大的私有生物数据库。
    然后，他们秘密招募了一批分散在世界各地、身份背景干净、且对现有学术体系或大公司垄断不满的天才程序员、生物信息学家和计算生物学家。
    这些人通过加密网络连接，在一个虚拟空间里协同工作，开发一套复杂的深度学习算法。
    这套算法的核心任务是：寻找基因序列、蛋白质结构与最终作物性状（如产量、抗逆性、营养成分）之间隐藏的、人类难以直观理解的深层关联和规律。
    一旦模型训练成熟，理论上，研究人员只需输入目标性状（例如“需水量减少一半，产量提升20%，富含维生素a”），算法就能自动生成一系列可能实现该性状的基因编辑方案或杂交育种路径，大大缩短研发周期，降低试错成本。
    这无异于要建造一座通往生物科技神域的“巴别塔”。其难度远超之前的任何一次行动，但其潜在价值也是颠覆性的。
    为了给“数字巴别塔”提供源源不断的“燃料”——数据，叶雨泽的全球网络更加活跃地运作起来：
    在非洲，一家由中方背景基金投资的“农业援助公司”，在为当地农民提供抗旱玉米种子的同时，也在系统性地收集当地传统作物品种的基因数据和生长数据。
    在东欧，一个与军垦种业有“技术交流”的研究所，定期分享其对寒冷地区作物适应性研究的“非核心”数据。
    陈浩的“绿洲农业”则专注于收集南美特有作物的根系微生物组数据，这与作物营养吸收和抗病性密切相关。
    所有这些数据，都通过升级后的、更加隐秘的通道，汇入“数字巴别塔”的数据库。
    然而，就在“数字巴别塔”项目进行到关键时刻，阿格西的“深犁”行动终于取得了突破。
    他们通过长期监控和内部渗透，锁定了“数字巴别塔”项目的一个关键数据中转节点——位于东欧某国的一个小型云计算中心。
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