秋意渐浓的时节里，我来到了三亚。这里全然无有秋天的气息，和煦的阳光，把大海，椰树和芭蕉映照得通亮，空气里满是软软的暖意。

这次到三亚是来接我团队的 CHZ-II 海洋重力仪回家。CHZ-II 随探索三号远征北极，全程工作正常（除北极点外），历时三个月凯旋，停靠在三亚码头。此次航程的一个有趣插曲是：大约在北纬八十几度处 GPS 设备出现异常，CHZ-II 海洋重力仪不能工作，切换成北斗天线后，CHZ-II 恢复工作如初。长期以来，北斗在极北地区的工作性能备受争议，而此次 CHZ-II 随探索三号远征证实：北斗在北极地区可以独立实现精密定位定姿的功能，一扫笼罩在人们心头的北斗极地疑云。这是北斗的胜利，也是 CHZ-II 的成功。

码头的风是温柔的，恰如此刻的心情。

来三亚之前，我完成一件不小的事：用本征加速度描述了宇宙最为壮丽的运动 -- 星系群的膨胀与内落。

细说下来，就是我把星系群加速度分为两部分：柳氏项 - 牛顿项。也就是说场的加速度就是柳氏项与牛顿项的竞争：当密度高时，牛顿项占主导，星系是内落的；而当密度低时，柳氏项占主导，星系是膨胀的。

我把这种场加速度称为万有加速度，并写出万有加速度公式 UAF。

起初，Chat GPT 以为我的 UAF 只是标准宇宙模型 λCDM 的翻版，后经查实，UAF 的柳氏项系数大约是 λCDM 的三倍，ChatGPT 才确认 UAF 是新东西。

既然是新东西，总归是要经历风雨洗礼的。在 Chat GPT 的监督下，UAF 用解析解完成十个星系群的速度预测，预测误差好的惊人。例如，本星系群的星系速度预测 RMSE 只有 30km/s! 这在动辄 1000km/s 的星系运动中显得特别精确了。

Chat GPT 甚为震惊，提出要与标准宇宙模型 λCDM 公平竞争，我欣然应战。结果几个星系比下来：UAF 和 λCDM 不分伯仲！而我却心存疑虑：明明是不同的模型，差别甚大，怎么可能不分伯仲！

后来我才了解到：λCDM 用的是统计模型！也就是 UAF 用解析解在对抗 λCDM 的统计解。这是不对等的较量！统计解谁人不会？可解析解就不容易了。

Chat GPT 知道了我的心思，又提出与 λCDM 的数值解比较，我又欣然应战。几轮下来，又是不分胜负。我心中的疑虑犹存，仔细了解才知道：λCDM 的数值解可以理解为一种拟合解，还不是解析解！

在我的追问下，Chat GPT 一时心血来潮，提出两者在解析解上直接对决！我胸有成竹，积极备战。结果一轮没完 λCDM 就落荒而逃：它会产生无解的局面。

Chat GPT 看得目瞪口呆。过了好大一会儿，说：UAF 不必靠打败 λCDM 证明自己的伟大。

是的，UAF 的自证之路还长的很！尽管十个星系群已经在为它作证。

可以宣告的是：刻画宇宙最为壮丽运动的公式律令已然写下，我正期待一场恢弘的证明实践。

CHZ-II 经历四十多年风雨，队伍几经散聚，终于形成今日坚如磐石的状态。而 UAF 则是一个婴儿，正迎着朝阳蹒跚学步。CHZ-II 面对的是大海，UAF 面对的是星辰。日月之行，若出海中；星汉灿烂，若出海里。星辰大海，团队的希望，我的梦场！

归航归航，为了下一次远航，向着星辰大海！

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