某科学的超级哥斯拉:正文卷 第628章 新模板
一场惊天大战下来,阿拉奇虫族伤亡的大小虫子总数达到了三千万左右,不过真正留下相对完整尸体的估计都不到一半,再加上勉强收拾起来的无数零碎,莫歌估计己方最终收集到的虫族尸体应该差不多就是一千五百万的总量。
之所以有如此巨大的损耗,也跟异形战兵的攻击方式有关,不论是烈焰灼烧还是酸液腐蚀浸泡,都会把很大虫子直接化为乌有,当然还有异形大军一边战斗一边进食补充体力和养分的消耗也不能忽视。
不过如此庞大的收获,也已经是来到这个世界以来的单场战役之最了。
停止了战斗之后转而成为工兵的无数异形战兵如同蚂蚁搬家似的收集着散落在战场各处的两方尸体,甚至就连回归阵列的暴王也参与其中,将一些巨型虫子的尸体不断往莫歌势力的核心区域搬,而眼看着这一切的莫歌也非常满意。
一座座的血肉大山被堆叠起来,集合一处的异形母虫正在拼命进食,而更多的新生幼生体更是努力进食成长,一片凶残血腥却又生机勃勃的怪异场景正在到处上演。
莫歌早已习惯了这种情况,眼看着不断有新生代加入麾下,内心油然欣喜。
不过目前的情况可不太妙,虫族的主力犹在,七千万左右的恐怖大军只是暂且退却,不知道什么时候就又会卷土重来。
虽说阿拉奇虫族的高级单位在之前一战中被一扫而空,反观莫歌这边其实也没有好到哪去,目前来看双方似乎都陷入了高端战力不足的情况,但是莫歌一直没有忘记一个事实。
——这里是虫族星球。
鬼知道整个星球这么大的范围里,一共能够隐藏着多少巨型虫族单位。
当然虫子的调配需要时间,特别是那些动作迟缓的巨型虫子移动速度更是不忍直视。
然而莫歌其实也有着类似的问题,原本培养起来的狂暴战兵已经基本消耗完毕,就剩下七只暴王这样的光杆司令,想要再次培养出可堪一用的战力,起码也得四天时间。
虫族会不会在这个空档期再次发动猛攻?到时候会有多少高阶虫族赶到战场?
这都是未知数,也是莫歌无法控制的外在因素。
他目前所能做的,就是不断制造新式狂暴兽幼体,甚至设计更多的新式狂暴兽模板,以此来应对两族旷日持久的对抗。
从某种程度上来说,两族的相争一方面比的是战斗单位的战斗力和配合程度,另一方面其实也是生产效率和调配效率的比拼。
在这两个方面,似乎都是莫歌一方占据着绝对优势,虫子的繁殖速度再如何快,又怎么快得过异形战兵从出生到成熟仅仅只需要几个小时的效率,而属于巨型单位的狂暴兽也仅仅只需要四天左右的时间就可成型,更是超出虫子巨型单位自然生长的进度不知道多少多少倍。
然而不能忽略的一点却是,虫子的繁衍速度虽然肯定不如异莫歌的衍生体战兵,但是它们拥有着主场优势以及无比庞大的数量基数。
对于整个星球的虫子来说,如今的伤亡或许也只不过是全族放开生育一阵子就能弥补的小问题。
所以对于莫歌来说此时还远不是可以沾沾自喜的时候,反而应该继续紧抓生产,力求以最快速度消化掉之前战斗的收获。
被寄予厚望的,是几款刚刚投入小范围量产的新式狂暴兽。
既然已经找到了应对电浆虫的一些初步方法,也知道了电浆虫的普遍极限所在,那么这些拥有超越大多数阿拉奇虫族兵种的巨兽就有了发挥更大作用的可能。
首先是【狂暴甲龙】
基础模板是《侏罗纪世界》的甲龙,原本就是满身重甲的史前生物经过狂暴基因的再次加强,顿时成为一种防御力比狂暴巨鳄还要恐怖的存在,莫歌设计这个模板原本就是为了用于优化和代替狂暴巨鳄的定位,虽然比起巨鳄少了水中移动的能力,但是在陆战方面却可以成为一个更加合格的重型坦克。当然兽王意志接收端和死亡既毁的新特性也是必然要加上的。
【狂暴战龙】
这是在狂暴恐龙的基础上重新进行定位和改进的一个版本,采用的是《侏罗纪世界》暴虐龙的基础模板,经过狂暴基因的全面强化,在加上必备的兽王意志接收端和新式战兵必备的死亡既毁特性,就成为了一种机动性不错、肢体灵活、能变色能变温、聪明且凶残的全新狂暴战兵。这个模板的设计不算太难,无非是暴虐龙本身也是一种人为设计的全新物种,在基因层面多少有些缺憾,却也在莫歌的合理调配和狂暴基因强化下被全部优化覆盖了。
【狂暴火龙】
这是莫歌利用《火龙帝国》世界的火龙模板,融入狂暴基因进行全面强化,附加莫歌原创的集束火焰、以及惯例的兽王意志和死亡既毁,于是一种恐怖的巨型飞行生物就诞生了,这在狂暴战兵序列之中目前还是独一份的特殊定位。
别看这家伙的附加强化素材不算太复杂,然而火龙毕竟是一种本身就比较强大的物种,又是超越正常地球物种的大型飞行生物,要不是莫歌已经确定它们是地球本土出身,还真不一定能够顺利接受狂暴基因的强化和改造。
这就是狂暴基因的局限性,莫歌早就发现,凡是和正常地球生物基因相差太大的存在,都无法顺利进行狂暴基因的改造强化。
否则莫歌早就开始利用刚刚收集到的一系列电浆系虫子,制造属于己方的狂暴电浆蝎子之类的单位了。
当然这种想法也不是毫无希望,只不过基础模板肯定不能以阿拉奇虫族为主,而只能采取其他基础模板附加一小部分阿拉奇虫族特性的方式。
这是以后的一个发展方向,不过莫歌能够清晰感觉到这方面的难度,目前来看似乎没有那么多时间浪费在这方面的研究之上。
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