因為他們發現，系統對“複合擾動”和“漸進性異常”的應對，開始顯得吃力。

當兩種輕微擾動幾乎同時發生時，系統的特徵提取演算法會出現混淆，健康度波動劇烈但指向性模糊。而當某種異常（比如電弧效率的緩慢下降）以非常緩慢的速度發生時，系統基於短時視窗的檢測模式難以將其與正常的工藝漂移區分開，直到異常累積到一定程度才突然報警，失去了早期預警的意義。

更棘手的問題出現在第三次噴塗試驗中途。系統健康度突然從穩定的90%驟降至72%，併發出“檢測到潛在基體過熱風險”的高階警報。但控制室反饋，所有工藝引數正常，紅外熱像儀顯示基體溫度也在安全範圍內。

“誤報？”小王額頭見汗。

“不是誤報。”林海緊盯著頻譜圖，手指快速滑動，調出原始訊號資料，“看這裡，這個頻段的能量在三十秒內增加了兩倍，但它的頻率特徵不像典型的等離子訊號，也不像機械噪聲……”

他放大了時間軸，將這段異常訊號與工藝日誌逐幀比對。突然，他眼神一凝：“停！把機械臂當前位置和殼體內部結構圖疊加上去。”

影像合成後，問題顯現了：異常訊號出現時，噴槍恰好經過殼體上一個特定結構——一個內部帶有加強筋和冷卻氣孔的複雜區域。

“是結構共振！”林海豁然開朗，“噴槍經過這個特定位置時，羽流激發的特定頻率聲波/震動，與殼體區域性結構發生了共振！共振放大了某些訊號分量，被系統捕捉到，誤判為‘過熱風險’。但實際上，這反映的是工藝與結構相互作用帶來的潛在風險——持續的共振可能導致區域性疲勞或塗層結合不良。”

他立刻在通訊頻道向周工彙報了這一發現。

控制室那邊沉默了片刻，然後周工的聲音傳來：“分析正確。該區域確實在既往試驗中曾出現過塗層早期剝落。你們的系統……捕捉到了一個我們之前未曾直接監控到的物理現象。記錄在案。”

突擊隊裡響起一陣壓抑的歡呼。這不僅是一次成功的異常識別，更是對系統能力邊界的一次重要拓展——它不僅能監控工藝引數，還能間接感知工藝與工件之間的複雜相互作用。

但這個發現也讓林海意識到，“諦聽”系統現有的演算法框架，在面對這種高度非線性、多物理場耦合的複雜場景時，已經觸及其邏輯推理的極限。它擅長模式匹配和相關性分析，但缺乏對背後物理機制的深層理解和推理能力。

“啟用‘深度自適應學習模組’吧。”他對小王說，“把從開始到現在所有的資料，包括我們剛剛分析出的這個‘共振特徵’，作為初始訓練集喂進去。讓系統嘗試自己構建一個更復雜的、能夠融合工藝引數、訊號特徵和工件結構資訊的動態模型。”

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