8.31章 时空战役

出笼记 核动力战列舰 3464 字 9个月前

相对于东方官场上喜欢打哑谜、旁敲侧击,不落下把柄。欧联人们则是在保障对话绝对机密后,就开始开门见山。

这位欧联未来的总理,播放了他几个小时前的演讲。

鲁伯特:“我需要一场进攻。”

西格玛:“我明白。我需要资源。”

鲁伯特:“吉利斯将军那边,我会说话的。”

双达成了共识,相互利用的共识。

十个小时后,鲁伯特在议会上自己发言的时候,抢先发表了“欧联要坚定防御安全”的演讲。这个演讲并不在所在党鞭控制内,属于党内的独走了。

鲁伯特的演讲,是需要一场进攻。这场进攻成功了,正好契合了他主战派的演讲。而如果这场战斗失败了,那么现在欧联的党魁来不及辞职,就得被迫下野了。并且他是要求“欧联防御”,现在欧联战败说明防御失败,这是谁的责任?

当然鲁伯特现在的谋划,让党鞭知道了,那绝对是不得了的,连带着西格玛都一起倒霉。

而对西格玛来说,这些年已经和鲁伯特的利益绑定太深了,鲁伯特的下台绝对是他受不了的。

2280年5月份,神州这边,大家也都知道战争即将结束了。

欧联方面已经停止了在非洲的兵团征召,并且相关的军工类别的股票开始狂跌,这显然是打不下去了的情况。

神州这边呢?眼看着战争即将赢了,很多附属职位就越来越多了。

神州的西域都护府这边不会昏聩到,直接把前线的某些将军换了,按上新人们来抢功劳。

但是,趁着这个时候,多安排几个副职来蹭一蹭助攻。以便于日后的履历上写着,参与了某某场战役。让外人来看:“不错哦,经验真的丰富,不是文工团将军。”

这个“蹭功劳”,卫铿觉得很正常,而且觉得“应该给这帮新人们蹭”。但是不能有“站着伸手”的氛围,得低头踏实听指挥,把事情都得做了。

战争嘛,谁不是一回生二回熟,老兵带着新兵。回顾历史,蜀汉就是太直挺挺了,以至于后续“蜀中无大将,廖化做先锋”。

5月1日,开战以来一直和后方显贵们隔绝交流的卫铿,亲自见到这些新人。

这些新人们面对这次战役中最核心的决策者,心跳骤顿,无形中被大食战区的军势来了一个下马威。

关于如何安排这些后线送来的新兵蛋子。

卫铿对整个战役总负责的洪督师建议道:“根据欧罗巴的战役记录,欧人狡诈,我军越到最后越不能放松警惕,必须加强军事上各种应对机制。

主官们固然对战役的各个要素都要懂,副官们也都要懂。因为在作战中,各阶任务执行上,遇到特殊情况时,难免会先碰到副官。副官水平决定着下限。诸葛亮都有分身乏术,让马谡临时顶上的时候。

面对卫铿的建议,洪督师深以为然:年轻人来了,不代表他可以放手了,反而他担子更重了,因为来多少年轻人,现在就得要投入多大的心来教管。

他是放后面人来拿助攻的,总体来说他对此负全部责任。这场战役打到后面,万一出了纰漏导致前功尽弃,他自己就得贻笑大方了。

于是乎自5月开始,神州方面每天的军事会议都严肃地召开。整个团队中大部分工作只围绕少数人,但是会议的精神是,每一个人都要称职,候补人员要时刻准备着。

神州的作战体系依然是非常高效,作战中心对战局的脉络把握得很清晰,下属的所有相邻部队沟通机制相当明确。

善于察言观色的大食地区的军阀,甚至对神州后方派来不少家世显赫的青年军官都没有感觉。

这就如肉丸下油锅前裹上的面包糠,看起来让肉丸增大,并且酥脆,而且裹住了肉汁,不减肉味。

二十年后,如果大食地区兵乱再起来,神州仍然是能凑新一波今天这样的团队,继续对欧联进行打击。

在六月,欧罗巴的最后反击即将到来了。

小亚细亚地区,欧联的多个军事基地中,球形的超时空中心正在蓄能,——这将是此次战役中欧军最后一次的大规模战役反扑。

但这场突袭从一开始就注定是失败的。

超时空传送的行动,在当前地煞监控的介宏子场中是非常清晰的。

上次大战,欧罗巴面对蘇俄的装甲洪流,多次用超时空传送转危为安,这次战斗中自然也会使用。卫铿现在是以军事主官的身份,重新连线地煞部门的调度权。

大地之眼部门,白稼贺这帮科学家,在被要求辅助军事作战时,原本是准备了大批的资料,并且好好地讲解介绍的,但是——发现是西域军方卫鑫这个老上司后,哦,一些“戴眼镜”“找资料”这一类让武夫尊重科学的套路,全部收起来了。这个地煞体系,他们在卫铿这瞒不住丁点。

西亚战场,在欧联方面的超时空行动开始前夕,神州这边就紧急将空军转移到超时空威胁外的区域。甚至提前在空中组织起来加油设备。

对于偷袭者们来说,最重要的目标就是战略机动目标,例如主世界珍珠港战役中,山本的战略计划,不是那群老爷舰,而是美国的航母编队。但刚好那天不在珍珠港。】

6月6号。黑海和里海的交接处。云彩在山地上缭绕。

战舰操作舱,卫铿看着这个史无前例的超时空行动,深深地吸了一口气。默念道:“哦,就是这里了。”

卫老爷现在开出的时间线已经过百了。通过时间线上“对比效应”,

现在这条时间线上,小亚细亚的欧联时空篡改者属于“来自下游干涉剧烈扰动”——卫铿已经从其他时间线情况上找到了对应的“概率云”。