第106章 蓄势待发（1/2）

老张和小李工为参加梁教授提到的研討会，足足准备了一周。他们没有製作炫目的ppt，而是整理了一份详实的案例报告，题为《周期性负载扰动下的鲁棒控制基线建立与现场自適应优化——以某精密装配机器人项目为例》。

报告以正在交付的那个机器人集成商项目为蓝本（已获客户允许匿名脱敏），详尽展示了从问题分析（现场振动数据频谱分析、机械结构薄弱点识別）、到控制策略选择（为何放弃追求“全自適应”而採用“鲁棒基线+慢速微调”）、再到具体算法实现和参数整定过程，最后是现场调试数据和最终性能指標对比。报告附录里甚至附上了部分关键的调试日誌片段和遇到的问题及解决方案。

“咱们去，不是去辩论的，是去『做匯报』的。”李卫东在他们出发前叮嘱，“把咱们解决问题的真实过程，遇到的困难，怎么想的，怎么试的，最后结果如何，老老实实讲出来。工业界，最终认的是实际效果和可復现的方法。”

研討会在一所高校的会议中心举行。到场的有学界教授、企业研发人员、投资机构分析师，规模不大，但层次不低。“智造先锋”果然派来了其首席科学家，一位戴著金丝眼镜、风度翩翩的海归博士，宣讲题目是《数据驱动的自適应控制：开启智能製造新纪元》。

博士的演讲充满前沿术语：深度学习、强化学习、数字孪生、端到端优化……配合精美的动画，描绘了一幅机器自主学习、自主优化的美好未来图景。台下不少听眾，尤其是年轻的研究生和投资界人士，听得频频点头，眼神热切。

轮到老张上台时，他穿著略显陈旧但整洁的工装，打开那份文字密集、图表朴实的报告。开场白很直接：“我们是一家小公司，天天在工厂车间里跟实际的设备打交道。刚才博士讲得很精彩，我们也很嚮往。但我们遇到的实际问题是：客户车间震动很大，电网有谐波干扰，设备用了几年有磨损，还有的老师傅操作习惯就是猛一些……这些情况下，怎么让设备既稳定又精准？我们摸索出来的，是一条看起来比较『笨』的路……”

他语速平实，甚至有些慢，但每一步推导都有数据或案例支撑。讲到如何从老师傅的“手感”反推物理参数范围时，台下有老师傅模样的参会者不禁点头。讲到现场调试遇到非线性耦合、鲁棒基线参数效果不佳时，他展示了当时团队熬夜记录的十几版参数调整日誌和对应的响应曲线截图，那种直面问题、反覆试错的扎实感，让会场变得格外安静。

提问环节，有人问：“张工，你们这种方法，听起来高度依赖工程师的经验，而且每个项目都要做大量定製工作，能规模化吗？”

老张认真回答：“这正是我们现在的课题。我们希望把这种『经验』逐步沉淀下来，形成分门別类的『基线库』和『调试指南』。规模化不是一蹴而就的，但每个扎实解决的项目，都是往库里添砖加瓦。可能不如训练一个ai模型看起来快，但我们觉得，对於很多复杂的工业现场，这种基於深刻理解的『慢功夫』，可能更可靠，也更可控。”

另一位听眾，显然是“智造先锋”的支持者，提问略带锋芒：“张工，您不觉得你们的方法太传统了吗？在ai时代，是否有些过时？”

小李工在一旁接过话筒，语气平静：“我们並不拒绝ai或数据驱动的方法。事实上，我们正在尝试將机器学习用於我们的参数基线优化和故障预测。但我们认为，在工业控制这个强约束、高可靠性要求的领域，ai应该是『赋能』和『辅助』，而不是完全替代人对物理过程的理解和掌控。我们的『鲁棒基线』，就是给ai划定一个安全、可靠的『游乐场』。先保证不出事，再追求更优。”

研討会没有激烈的辩论，但两种截然不同的技术路径和哲学理念，在平静的陈述与问答中，清晰地呈现在眾人面前。会后，几位来自大型国有製造企业的工程师特意找到老张和小李工，交换了名片，表示“你们讲的东西很实在，我们遇到类似问题，有空多交流。”

梁教授私下对李卫东说：“效果不错。不少做实业的，心里那桿秤，还是偏向扎实可靠。『智造先锋』的概念吸引眼球，但你们今天的分享，打动的是那些真正为生產线稳定性负责的人。”

这次低调的亮相，並未在市场上立刻掀起波澜，但在一个特定的专业圈层內，卫东机械的名字和“扎实、可靠”的印象，悄然加深了几分。

特区研发中心里，“分类攻坚”仍在继续。除了“周期性扰动”，针对“非线性摩擦”、“时变参数”等子课题的小组也陆续成立，工作模式逐渐固化：大量歷史数据分析 -＞ 尝试建立简化物理模型或经验规则 -＞ 设计鲁棒控制基线 -＞ 实验室仿真和简单台架测试 -＞ 小范围现场验证叠代。

进度依旧不快。每个环节都有无数的细节需要抠，有反覆的试错。但整个研发团队的心態，在“技术夜校”的薰陶和实际项目的锤炼下，逐渐沉淀出一种沉稳的气质。他们开始习惯於这种“慢节奏”的深度钻研，享受解决一个个具体技术难题带来的充实感，而不是焦虑於何时能拿出顛覆性的“黑科技”。