第七十七章生長
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第七十七章 生長
源點智能實驗室的三條智能生產線穩定運行一個月後，陸迪峰做出了一個決定——將這套智能生產線從“自用裝備”升級為“可推廣產品”。他意識到，紫色晶體和類腦網絡的組合所能帶來的變革，絕不應該局限於礦區內部。中國乃至全球數以萬計的工廠、礦山、倉庫，都在麵臨著勞動力短缺和成本上升的壓力，它們迫切需要一種能夠快速部署、易於維護、且具備自適應能力的智能製造解決方案。
產品化的工作由源點智能實驗室牽頭，深藍邏輯負責配套的類腦網絡軟件平臺開發。陸迪峰給團隊定下的目標是：三個月內，拿出一套可供外部客戶測試的智能生產線標準方案。
方案的核心是一條模塊化的智能產線，由四到六臺液態金屬機械臂、一套視覺檢測係統、一組agv搬運機器人和一個類腦網絡控製節點組成。客戶可以根據自身的生產需求，靈活選擇機械臂的數量和配置，以及是否增配agv或其他擴展模塊。類腦網絡控製節點是整條產線的“大腦”，負責協調所有設備的動作、監控生產質量、並在出現異常時自主調整生產參數。
為了讓這套方案能夠適應不同行業的差異化需求，源點智能實驗室的工程師們花了大量時間走訪調研。他們去了三家汽車零部件工廠、兩家電子產品組裝廠和一家食品加工企業，實地記錄了不同行業在生產流程、環境條件和質量標準上的差異。調研回來後，他們對類腦網絡的初始訓練數據集進行了大幅擴充——除了原有的分揀、搬運、裝配類數據外，新增了焊接、塗膠、檢測、包裝等多個工種的操作數據。
“我們要讓類腦網絡在出廠時就具備一個‘通識基礎’。”趙寒在算法評審會上解釋說，“就像一個人在接受專業訓練之前，已經具備了基本的運動協調能力和常識判斷力。這個通識基礎越紮實，客戶在實際部署時需要的定製化訓練就越少，上線速度也就越快。”
在產品化推進的同時，趙寒的算法團隊在類腦網絡的架構上做了一個更大膽的實驗——放開部分感知參數的初始設定，讓網絡在使用過程中根據環境反饋自行調整和優化這些參數。
傳統的人工智能模型在部署前，工程師需要手動設定大量的超參數——比如傳感器的靈敏度閾值、運動控製的pid係數、視覺模型的置信度門限。這些參數的設定依賴於工程師的經驗和對應用場景的理解，一旦設定完成，在運行過程中很少會再進行調整。這種做法的問題是，如果實際使用環境與工程師的預設有偏差，模型的性能就會大打折扣。
趙寒的想法是：不讓工程師來設定這些參數，而是讓類腦網絡自己在使用
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