“是的，因為單一訊號源證據較弱。”林海承認，然後切換畫面，“但當我們結合工件上兩個輔助聲發射感測器的資料，進行多源資訊融合後——”

另一個視窗彈出，顯示聲訊號頻譜的時變圖。在特定方向，出現了異常的微弱高頻分量。

“——置信度提升至79%。我們推斷，冷卻氣流乾擾導致了羽流向一側輕微偏斜，使得高溫區域在工件表面移動不對稱，引發了局部熱應力的微小變化，這種變化被聲發射感測器捕捉到。”

穆勒向前走了一步，更靠近螢幕。他盯著那融合後的判斷依據鏈，看了足足十幾秒鐘。

“所以，你們的核心不是測量溫度、流量或位置，”他緩緩說道，語氣裡第一次有了些微的起伏，“而是測量這些物理量變化所引發的次級效應——電磁譜的變化、聲波的變化——然後反向推斷根源。”

“我們試圖理解‘狀態’，而不僅僅是測量‘引數’。”陸晨接話，“在複雜的工業現場，直接測量關鍵引數往往困難或昂貴，但工藝狀態的任何實質性變化，幾乎總會留下多重蛛絲馬跡。我們的工作是找到並解讀這些痕跡。”

穆勒轉過身，看著陸晨：“一種基於相關性的、黑箱式的推斷。如果工藝條件劇烈變化，或者遇到全新的材料體系，你們的模型如何應對？”

“這正是我們開發‘深度自適應學習模組’的原因。”林海接過話頭，調出另一個演示介面（隱去了“九天”具體資訊），“在最近一次極端複雜工況的測試中，我們遇到了系統從未學習過的異常模式——工件區域性結構共振與工藝訊號的耦合。傳統模型失效。但我們允許系統在有限的新資料基礎上，進行線上的小樣本強化學習。”

他展示了簡化後的學習過程：系統最初將共振訊號誤判為過熱，但在結合結構位置資訊並分析其時間演化模式後，它逐步調整了內部特徵權重，最終將這種新模式識別為獨立的“結構共振風險”，並建立了初步的預警邏輯。

“學習過程是可解釋的嗎？”穆勒追問。

“部分可解釋。我們會強制模型保留關鍵特徵與輸出之間的邏輯關聯路徑，避免完全的黑箱。但必須承認，深度神經網路的某些中間層決策，仍然存在模糊性。”林海回答得很坦誠，“我們正在探索引入簡化物理模型作為約束，引導學習方向，提高可解釋性。這是我們下一步的重點。”

穆勒沉默了。他揹著手，在演示平臺前緩緩踱步。實驗室裡只剩下機器運轉的低鳴。

“漢斯告訴我，你們的路子和科瓦茨很不一樣。”他終於再次開口，不是提問，更像自言自語，“科瓦茨追求把每一個感測器做到極致，測量解析度提高一個數量級，溫度誤差降低到正負一度，位置精度達到微米。我們認為，只要測量夠準，問題就能被定義和解決。”

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