夜色尚未褪儘，晨光如刀鋒般斜劈進研發中心三樓的玻璃幕牆。走廊儘頭的電子屏上，數據流仍在滾動，但速度明顯遲滯，像是被無形的繩索拖住。昨夜那場動員會的餘溫早已散去，取而代之的是一種沉悶的焦灼，彌漫在空氣裡，壓得人呼吸都慢了半拍。
李剛坐在主控台前，額頭沁出一層細密的汗珠。他盯著屏幕上的曲線圖，手指在鍵盤上飛快敲擊，可每一次回車，換來的都是係統彈出的紅色警告框——“數據異常，模型訓練中斷”。
“又來了。”他低聲罵了一句，猛地一拳砸在桌麵上。顯示器震了震，光標卻依舊停在那條扭曲的能耗曲線上，像一條抽搐的蛇，無法歸順於任何規律。
張濤蹲在角落的服務器機櫃旁，正一根根檢查傳感器線路。他的手指沾了灰，指甲縫裡嵌著細小的金屬屑。這已是第三輪排查。從昨晚十點到今晨六點，他們采集了超過兩千組工地實時數據，可導入模型後，竟有近四成數據被判定為“無效樣本”。
“不是設備問題。”他站起身，聲音沙啞，“是環境乾擾。泵車震動、鋼筋切割的電磁場、甚至工人手持對講機的信號，都在汙染數據源。我們當初設計采樣頻率時，低估了現場的複雜性。”
趙宇站在白板前，上麵原本清晰的算法架構圖，已被層層疊加的修正箭頭覆蓋，像一張被反複塗改的命運草圖。他捏著筆，眉頭緊鎖：“傳統回歸模型根本扛不住這種噪聲。我們試了濾波、去噪、歸一化，結果要麼丟失關鍵特征，要麼乾脆把正常波動也當成異常剔除。這係統，現在像個聾子聽交響樂——全亂了套。”
孫明翻著預算表，臉色凝重：“如果要加裝抗乾擾屏蔽層、升級信號隔離模塊，單台傳感器成本還得再漲三成。而且……就算硬件跟上，算法也卡住了。我們設計的st網絡，在小樣本下表現尚可，可一旦數據量擴大，預測誤差直接飆升到12以上。這根本達不到工程級精度。”
會議室的門被推開。
陸軒走了進來。
他沒有穿西裝，隻著一件深色夾克，肩頭還帶著外麵清晨的涼意。他目光掃過眾人，沒有問“怎麼樣了”，也沒有說“辛苦了”。他徑直走到主控屏前，看著那條掙紮的曲線，沉默了幾秒。
“問題出在哪？”他問，聲音不高，卻像一塊石頭投入死水。
李剛張了張嘴，想逞強說“快解決了”，可話到嘴邊，卻變成了一聲苦笑：“數據不準，模型不靈。我們……像是在用破網撈魚，撈上來全是泥。”
張濤接過話：“我們低估了工地的‘混沌性’。ai不是萬能鑰匙，它需要乾淨、穩定、有規律的數據喂養。可現實是，每一秒都在變。我們引以為傲的高頻采樣，反而成了負擔——采得越多，噪聲越重。”
陸軒點頭，目光落在白板上那被塗改得幾乎無法辨認的算法結構圖上。
“那就彆指望它一開始就能跑馬拉鬆。”他緩緩道，“先讓它學會走路。”
眾人一怔。
“我們是不是太貪了？”陸軒轉身，目光如炬，“一上來就要做‘智能自適應’，要預測、要優化、要全自主。可我們忘了，再強的ai，也是從‘笨’開始的。”
他拿起筆，在白板空白處寫下三個字：“小場景。”
“不搞全線鋪開，不追大模型。就選一台設備——比如那台主泵車，我們隻盯它一個。數據源收窄，乾擾源可控。先讓係統學會識彆它的‘呼吸節奏’——什麼時候啟動，什麼時候負載峰值，什麼時候該節能。哪怕隻準一次，也是突破。”
趙宇眼中閃過一絲光：“可就算單點突破，算法瓶頸還是在。現有的模型架構，根本無法從碎片化數據中提取有效特征。”
“那就換思路。”陸軒聲音沉穩，“我們自己從零開始，當然難。但天下搞ai的人，不止我們一個。”
他頓了頓，環視眾人：“我決定，從外部請人。”
空氣微微一滯。
孫明皺眉：“請專家？可這項目才起步，連基礎框架都沒穩，外人進來，怕是連問題都理不清。”
“正因如此，才要請真正懂行的人。”陸軒道，“不是來接手，是來點撥。就像當年我們搞建模，也是請了同濟的教授來做顧問。技術可以自研，但彎路不必全自己走。”
李剛搓了搓臉：“可……請誰？這行裡的大牛，哪個不是被大廠高薪鎖著？咱們這地方，連個像樣的實驗室都沒有。”
“有沒有人願意來，是我們的誠意問題。”陸軒目光堅定，“我親自去談。隻要他敢來，我保證——設備、數據、團隊，全聽他調遣。樊星閣不缺膽子，也不缺資源。缺的，是有人能帶我們跨過這道坎。”
張濤忽然開口：“其實……我認識一個人。”
所有人看向他。
“陳默，原中科院自動化所研究員，專攻工業智能控製。三年前他主導過一個港口起重機的ai調度項目，把能耗優化了23。後來他辭職了，說是厭倦體製，想做點‘能落地’的東西。我去年在一次技術論壇上見過他，聊過幾句。”