第七十七章生長
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過程中“摸索”出最適合當前環境的參數組合。具體做法是，在類腦網絡中引入一組可學習的元參數，這些元參數控製著底層感知和處理模塊的工作模式。當網絡進入一個新的環境時，它會先以一個默認的參數組合啟動，然後通過與環境交互產生的反饋信號，逐步調整元參數，直到找到一個使任務完成效率最大化的組合。
這個想法在實驗室測試中表現出了驚人的效果。一臺被部署到模擬鑄造車間的機械臂，在初始狀態下對高溫環境和金屬粉塵的適應性很差，傳感器頻繁誤報，運動控製也不夠平穩。但在啟用了元參數自學習機製後，它在連續工作了大約四個小時後，逐漸“摸索”出了一套適合鑄造車間環境的參數組合——降低了視覺傳感器的曝光時間以適應高亮度環境，提高了觸覺傳感器的閾值以避免粉塵引起的誤觸，調整了關節運動的加速度曲線以補償高溫下液壓油的粘度變化。四個小時後，它的綜合性能已經達到了由資深工程師手動調參的水平。
“它在自己教自己如何適應環境。”趙寒在實驗報告中寫道，“而且，它學會的適應策略，在某些方麵甚至優於人類工程師的經驗判斷。比如，它選擇的視覺傳感器曝光時間比工程師預設的值更短，但圖像質量並冇有明顯下降——因為它同時調整了後端圖像增強算法的參數，用算法補償了曝光不足帶來的細節損失。這種跨模塊的協同優化，是人類工程師很難憑經驗做到的。”
智能生產線產品化的另一個重要應用方向，是采礦。
昆侖勘探在白雲鄂博的伴生礦開采已經進入規模化階段，但礦山的開采效率一直受到勞動力短缺的製約。願意到偏遠礦山工作的年輕人越來越少，現有的礦工隊伍平均年齡已經接近四十五歲，再過十年，將麵臨嚴重的斷層問題。
陳岩在從非洲發回的工作簡報中，多次提到了這個問題：“礦區機械化程度已經不低，但很多環節仍然離不開人——鑽孔定位、爆破參數調整、礦石品位分級、運輸調度。這些工作不僅需要體力，更需要經驗和判斷力。一個熟練的采礦工需要三到五年的時間才能培養出來，而我們現在最缺的就是時間。”
陸迪峰決定將智能生產線技術向采礦場景延伸。源點智能實驗室與昆侖勘探的工程師組成了一支聯合研發團隊，針對露天礦和地下礦兩種典型的采礦場景，開發專用的智能采礦解決方案。
露天礦的方案聚焦於鑽孔和爆破環節。一臺搭載了多光譜傳感器和類腦網絡控製係統的智能鑽機，可以根據實時采集的岩層數據，自主調整鑽孔的深度、角度和間距，並在鑽孔完成後自動標註爆破藥的裝填參數。在白雲鄂博的試驗中
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