第八十二章引擎
第八十二章引擎(第3/5頁)
軟狀態，可以貼合任意形狀的物體表麵；斷電後迅速硬化，將物體牢牢固定。這種抓手的抓取成功率在測試中達到了百分之九十九點五以上，即使是雞蛋豆腐之類的易碎品也能無損抓取。
孫國平則主導開發了一套工藝參數自適應優化係統。這套係統通過在機床上加裝振動傳感器和切削力傳感器，實時采集加工過程中的狀態數據，然後由類腦網絡根據這些數據自動調整主軸轉速、進給速度和切削深度，使加工過程始終處於最優狀態。在某汽車零部件廠的試用中，這套係統使刀具壽命延長了約百分之三十，加工表麵粗糙度降低了約百分之十五，廢品率下降了近一半。
產品迭代的另一個重要方向，是從單臺設備的智能化走向整條生產線的係統化協同。早期的智能生產線產品，本質上是用智能機械臂替換了人工工位，但生產線整體的 運行 和組織方式並冇有發生根本性的變化。物料仍然需要人工搬運，工序之間的銜接仍然需要人工協調，生產計劃的調整仍然需要人工乾預。
研發中心成立後的第三個月，陸迪峰給團隊下達了一個新的任務：開發一套能夠覆蓋整條生產線所有環節的“全流程智能生產係統”。這套係統不僅要包含智能機械臂、agv、視覺檢測等硬件設備，還要包含一套由類腦網絡驅動的生產調度引擎——它能夠根據訂單的交期、物料的庫存、設備的狀態和人員的排班，自動生成最優的生產計劃，並在執行過程中根據實際情況實時調整。
這套係統的開發難度遠超單臺設備的智能化改造。最大的挑戰在於，生產調度是一個典型的組合優化問題，可能的調度方案數量隨著工序數量的增加呈指數級增長，傳統算法很難在有限的時間內找到最優解。趙寒的團隊嘗試了一種新的思路——將生產調度問題轉化為類腦網絡的強化學習任務，讓網絡通過與生產環境的交互來學習調度策略。
訓練過程在深藍之心的服務器集群上持續了將近兩周。趙寒的團隊構建了一個包含數百條虛擬生產線的仿真環境，每條虛擬生產線都模擬了不同類型的產品、工序和設備配置。類腦網絡在這個仿真環境中進行了數百萬輪的調度嘗試，從一開始的完全隨機調度，逐步學會了如何合理安排工序順序、如何平衡各設備的負載、如何在出現異常時快速調整計劃。
訓練完成後，團隊將這套調度引擎部署到了礦區的一條試點生產線上進行實測。測試持續了整整一個月，涵蓋了多品種小批量和大批量少品種兩種典型的生產模式。結果表明，在相同的訂單量和設備配置下，采用類腦調度引擎的生產線比采用人工調度的生產線，產能提升了約百分之二十
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