北京，“九天”研究院下屬的某半實物模擬測試中心。

陸晨第一次感受到了什麼叫“真實的噪聲”。

不再是U盤裡那些經過調理和擷取的資料流。眼前的測試臺架上，那個被多層複合殼體包裹、內部嵌有模擬損傷件的測試單元，正連線著能產生複雜電磁環境和機械振動的激勵源。當裝置啟動時，耳機裡傳來的原始電磁訊號採集音，不再是“沙沙”的白噪聲，而是充滿了尖銳的脈衝、週期性的諧波嘯叫、以及隨機低頻轟鳴的“金屬風暴”。

林海和兩位臨時從蘇州抽調來的訊號處理工程師，正盯著螢幕上瘋狂跳動的頻譜圖，臉色都有些發白。他們精心訓練的演算法模型，在第一批即時資料灌入後，給出的“異常機率”曲線就像癲癇發作一樣上躥下跳，瞬間飆到90%以上，然後又在下一秒跌回個位數。

“激勵源本身產生的特徵脈衝，被模型誤判為‘裂紋擴充套件特徵’。”林海快速分析著第一批錯誤報告，語速很快，“還有這個……背景振動引起的感測器基線週期性漂移，被注意力機制當成了需要‘聚焦’的疑似訊號段。我們的模型在‘安靜’的模擬資料裡表現太好，現在被真實世界的複雜性‘欺騙’了。”

喬主任站在觀察窗前，對此並不意外。“這就是半實物測試的意義。演算法必須學會區分‘環境的怒吼’和‘損傷的呻吟’。第一步，先讓你們的模型‘脫敏’，學會忽略那些我們知道來源的、強烈的背景特徵。”

這需要修改演算法，更需要資料。他們需要在不引入真實損傷的情況下，先讓模型充分“聽”夠各種工作模式下的背景噪聲，建立新的基準。這意味著大量的、枯燥的、重複的測試執行。

“我們需要調整訓練策略，引入‘對比學習’。”陸晨對團隊說，“不再是讓模型單純尋找‘像損傷的訊號’，而是要讓它同時學會‘什麼絕對不是損傷’。我們需要採集更多‘純淨’背景噪聲資料，以及人為注入的、已知型別的干擾資料，作為‘負樣本’加強訓練。”

工作量陡然增加，而且充滿了不確定性。但這正是工程實現的必經之路——從漂亮的論文指標，到能在複雜現實中穩定工作的系統，中間隔著無數個需要填平的鴻溝。

與此同時，德國慕尼黑。

沈南星與伯格先生的談判，進行得遠比技術驗證曲折。

“沈女士，我對修復效果滿意，對你們的‘聽診器’也感興趣。”伯格在辦公室裡，手指敲打著燧人發來的初步報價單，“但這個價格……比我預想的高出40%。它只是一個監測系統，並不直接創造價值，而是避免損失。而避免損失的‘價值’，很難量化。”

“伯格先生，它避免的可能是數百萬歐元的關鍵部件報廢，或者更重要的——客戶信任的損失。”沈南星早有準備，“我們的定價基於研發成本、獨有的演算法價值，以及它為您這樣的專業公司帶來的潛在競爭優勢——您能承接別人不敢接的‘精細活’，因為您有更敏銳的眼睛來把控風險。這本身就是溢價能力。”

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