第148章 迈向“无人”的阶梯（1/2）

那块显示着“99.99%”的屏幕，像一块烧红的烙铁，深深烙印在每一位比亚迪工程师的脑海里。长久以来建立的、基于经验和物理限制的认知壁垒，在这一刻被纯粹而强大的软件力量，以一种近乎野蛮的方式彻底击碎。

长达数分钟的死寂之后，现场爆发出了一阵压抑不住的骚动。之前那位言辞激烈的资深工艺工程师，此刻脸上写满了震撼和迷茫。他快步走到李维面前，语言有些语无伦次：“这……这套算法，可以……可以通用吗？我的意思是，其他的工序……”

他的话语里，已经不自觉地带上了一丝敬畏和请教的意味。

周浩微笑着接过了话头：“理论上，核心的自适应学习框架是可以复用的。当然，针对不同的工艺，需要调整相应的识别模型和控制逻辑。而这，正是我们接下来需要和各位专家紧密合作的地方。”

这场“下马威”式的技术展示，意外地成为了两个团队之间最好的破冰船。原先的隔阂与质疑烟消云散，取而代之的是一种前所未有的融合与协作。比亚迪的工程师们放下了固有的骄傲，开始毫无保留地分享他们在生产一线积累的宝贵经验。而星火科技的团队，则将这些经验迅速转化为一行行高效的代码和一个个精准的数学模型。

联合攻关小组的工作，自此才算真正进入了正轨。

很快，产业联盟中的其他成员也被纳入到联合攻关的版图。来自镜头模组、主板与柔性线路、伺服与运动控制、真空与环境设备、工业传感与量测的伙伴公司，分别派出一线工程师进驻厂区，与比亚迪和星火团队共组“跨厂牌工作面”。他们把各自的“独门经验”带到了白板前，把过去封存在供应商手册里的工艺细节摊开，逐项与算法、工艺、硬件三线的任务板对齐，形成一套人人可追踪的攻关路线图。

联盟秘书处在厂区临时搭建了“联合试验台”，三班倒不停机。每晚的复盘会上，屏幕上除了产线数据，还会滚动显示各家厂商的固件更新、接口变更和试验结论，跨公司协作由此变得像写代码一样透明。

项目初期的推进，严格遵循了“先易后难”的策略。整个手机生产流程被分解为数百个独立的工序，并按照自动化实现的难易程度进行了清晰的分级。

最先被改造的，是那些重复性高、技术成熟的环节。在宽敞明亮的厂房里，最先消失的是那些负责搬运物料的工人。一台台橙黄色的agv小车，如同勤劳的工蚁，沿着地面上规划好的磁力线无声地穿梭，精准地将各种元器件从仓库运送到指定的产线位置。

紧接着，简单的装配工位也被一排排初级机械臂所取代。这些机械臂或许没有那么“智能”，但足以胜任拧螺丝、扣合外壳这类简单枯燥的重复性劳动。它们以远超人类的速度和不知疲倦的耐力，日夜不停地运转着。

仅仅一个月的时间，工厂的初步改造成果就足以让任何参观者感到震惊。车间里的人数减少了近一半，但生产效率却不降反升。初步的自动化率，已经轻松突破了65%的关口。

然而，所有人都清楚，真正的硬仗现在才刚刚开始。

当团队开始向那些技术难度更高的“硬骨头”发起冲击时，他们才真正体会到这座“无人”阶梯的陡峭。高精度的屏幕贴合、摄像头的微米级调校、精密主板的焊接，每一个环节都是对现代工业技术的极限挑战。

在屏幕贴合的攻关会议上，气氛再次变得凝重起来。

“要将良率提升到99.95%，我们现有的硬件设备已经到了极限。”比亚迪的光学专家指着投影上的数据，眉头紧锁，“真空腔的压力控制，机械臂的移动精度，哪怕再有0.01毫米的误差，都可能导致气泡或错位。更换更精密的设备，成本至少要翻两番。”

材料与胶粘方案的伙伴提出了新的低挥发配方，并现场带来了可快速更换的试验样件。伺服系统公司则开放了闭环控制的高级参数，让机械臂的微小抖动可以被更细颗粒度地采样和抑制。真空设备厂家临时改造了腔体的节流阀，配合传感器厂商提供的高响应压力探头，把压力曲线的波纹压低到了以往从未达到的水平。

成本，是悬在所有人头顶的一把利剑。王船夫的赌注虽大，但钱也必须花在刀刃上。

就在众人一筹莫展之际，星火科技的一位算法工程师站了出来。他叫陈海，平日里沉默寡言，但在数据的世界里，他就是绝对的王者。

在系统的加持下，陈海的大脑如同一台超级计算机。让他能够瞬间看透问题的本质。在他眼中，传感器传来的不再是冰冷的数据，而是一幅动态的、可预测的物理画卷。

他没有去纠结如何提升硬件的精度，而是提出了一个全新的思路：用算法来“预判”误差。

“我们可以增加更多的传感器，”陈海在白板上画出了复杂的力学模型，“在贴合过程的每一个毫秒，实时监测薄膜的应力分布、机械臂的微小震动和腔体内的气压变化。然后，通过一个预测模型，提前计算出可能发生的形变，并让机械臂做出微米级的动态补偿。”

这个想法一提出，立刻引来了质疑。

“这需要多大的计算量？现场的plc（可编程逻辑控制器）根本无法在毫秒级完成如此复杂的运算！”

“没错，等你计算出结果，贴合早就完成了，黄花菜都凉了！”

陈海平静地回答：“我们不需要依赖plc。我们可以将计算任务全部放在服务器上，现场设备只负责执行指令。我们有信心将整个‘感知-计算-补偿’的延迟，控制在5毫秒以内。”

在众人惊疑不定的目光中，陈海的团队只用了三天时间，就拿出了一套可行的原型算法。当那套价格相对低廉的机械臂，在全新算法的驱动下，以一种肉眼难以察觉的、不断微调的“颤抖”姿态，将一张张屏幕完美地贴合在机身上时，所有的质疑都化为了惊叹。

软件再一次弥补了硬件的不足，甚至是以一种成本更低的方式。

镜头模组供应商配合相机调校方案，把标定板的几何误差和光学畸变参数用标准化的数据包实时回传；pcb与fpc供应商则调整了焊盘防焊层的工艺窗口，和贴片机厂商一道在数字孪生环境中迭代了十几版路径规划；运动控制公司将一款新型驱动器的固件进行了“ai友好”改造，让高频控制循环可以被预测模型无缝接管。

类似的场景，在接下来的几个月里不断上演。摄像头的调校，通过引入更复杂的机器视觉算法和ai的深度学习能力，让机器在不断的自我测试和校准中，达到了超越熟练老师傅的精度和稳定性。

然而，随着一个个单点技术被攻克，一个新的、更深层次的难题浮出水面。