夜色尚未褪尽,晨光如刀锋般斜劈进研发中心三楼的玻璃幕墙。走廊尽头的电子屏上,数据流仍在滚动,但速度明显迟滞,像是被无形的绳索拖住。昨夜那场动员会的余温早已散去,取而代之的是一种沉闷的焦灼,弥漫在空气里,压得人呼吸都慢了半拍。
李刚坐在主控台前,额头沁出一层细密的汗珠。他盯着屏幕上的曲线图,手指在键盘上飞快敲击,可每一次回车,换来的都是系统弹出的红色警告框——“数据异常,模型训练中断”。
“又来了。”他低声骂了一句,猛地一拳砸在桌面上。显示器震了震,光标却依旧停在那条扭曲的能耗曲线上,像一条抽搐的蛇,无法归顺于任何规律。
张涛蹲在角落的服务器机柜旁,正一根根检查传感器线路。他的手指沾了灰,指甲缝里嵌着细小的金属屑。这已是第三轮排查。从昨晚十点到今晨六点,他们采集了超过两千组工地实时数据,可导入模型后,竟有近四成数据被判定为“无效样本”。
“不是设备问题。”他站起身,声音沙哑,“是环境干扰。泵车震动、钢筋切割的电磁场、甚至工人手持对讲机的信号,都在污染数据源。我们当初设计采样频率时,低估了现场的复杂性。”
赵宇站在白板前,上面原本清晰的算法架构图,已被层层叠加的修正箭头覆盖,像一张被反复涂改的命运草图。他捏着笔,眉头紧锁:“传统回归模型根本扛不住这种噪声。我们试了滤波、去噪、归一化,结果要么丢失关键特征,要么干脆把正常波动也当成异常剔除。这系统,现在像个聋子听交响乐——全乱了套。”
孙明翻着预算表,脸色凝重:“如果要加装抗干扰屏蔽层、升级信号隔离模块,单台传感器成本还得再涨三成。而且……就算硬件跟上,算法也卡住了。我们设计的LSTM网络,在小样本下表现尚可,可一旦数据量扩大,预测误差直接飙升到12%以上。这根本达不到工程级精度。”
会议室的门被推开。
陆轩走了进来。
他没有穿西装,只着一件深色夹克,肩头还带着外面清晨的凉意。他目光扫过众人,没有问“怎么样了”,也没有说“辛苦了”。他径直走到主控屏前,看着那条挣扎的曲线,沉默了几秒。
“问题出在哪?”他问,声音不高,却像一块石头投入死水。
李刚张了张嘴,想逞强说“快解决了”,可话到嘴边,却变成了一声苦笑:“数据不准,模型不灵。我们……像是在用破网捞鱼,捞上来全是泥。”
张涛接过话:“我们低估了工地的‘混沌性’。AI不是万能钥匙,它需要干净、稳定、有规律的数据喂养。可现实是,每一秒都在变。我们引以为傲的高频采样,反而成了负担——采得越多,噪声越重。”
陆轩点头,目光落在白板上那被涂改得几乎无法辨认的算法结构图上。
“那就别指望它一开始就能跑马拉松。”他缓缓道,“先让它学会走路。”
众人一怔。
“我们是不是太贪了?”陆轩转身,目光如炬,“一上来就要做‘智能自适应’,要预测、要优化、要全自主。可我们忘了,再强的AI,也是从‘笨’开始的。”
他拿起笔,在白板空白处写下三个字:“小场景。”
“不搞全线铺开,不追大模型。就选一台设备——比如那台主泵车,我们只盯它一个。数据源收窄,干扰源可控。先让系统学会识别它的‘呼吸节奏’——什么时候启动,什么时候负载峰值,什么时候该节能。哪怕只准一次,也是突破。”
赵宇眼中闪过一丝光:“可就算单点突破,算法瓶颈还是在。现有的模型架构,根本无法从碎片化数据中提取有效特征。”
“那就换思路。”陆轩声音沉稳,“我们自己从零开始,当然难。但天下搞AI的人,不止我们一个。”
他顿了顿,环视众人:“我决定,从外部请人。”
空气微微一滞。
孙明皱眉:“请专家?可这项目才起步,连基础框架都没稳,外人进来,怕是连问题都理不清。”
“正因如此,才要请真正懂行的人。”陆轩道,“不是来接手,是来点拨。就像当年我们搞BIM建模,也是请了同济的教授来做顾问。技术可以自研,但弯路不必全自己走。”
李刚搓了搓脸:“可……请谁?这行里的大牛,哪个不是被大厂高薪锁着?咱们这地方,连个像样的实验室都没有。”
“有没有人愿意来,是我们的诚意问题。”陆轩目光坚定,“我亲自去谈。只要他敢来,我保证——设备、数据、团队,全听他调遣。樊星阁不缺胆子,也不缺资源。缺的,是有人能带我们跨过这道坎。”
张涛忽然开口:“其实……我认识一个人。”
所有人看向他。
“陈默,原中科院自动化所研究员,专攻工业智能控制。三年前他主导过一个港口起重机的AI调度项目,把能耗优化了23%。后来他辞职了,说是厌倦体制,想做点‘能落地’的东西。我去年在一次技术论坛上见过他,聊过几句。”
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