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这套系统的开发难度远超单台设备的智能化改造。最大的挑战在于，生产调度是一个典型的组合优化问题，可能的调度方案数量随着工序数量的增加呈指数级增长，传统算法很难在有限的时间内找到最优解。赵寒的团队尝试了一种新的思路——将生产调度问题转化为类脑网络的强化学习任务，让网络通过与生产环境的交互来学习调度策略。
训练过程在深蓝之心的服务器集群上持续了将近两周。赵寒的团队构建了一个包含数百条虚拟生产线的仿真环境，每条虚拟生产线都模拟了不同类型的产品、工序和设备配置。类脑网络在这个仿真环境中进行了数百万轮的调度尝试，从一开始的完全随机调度，逐步学会了如何合理安排工序顺序、如何平衡各设备的负载、如何在出现异常时快速调整计划。
训练完成后，团队将这套调度引擎部署到了矿区的一条试点生产线上进行实测。测试持续了整整一个月，涵盖了多品种小批量和大批量少品种两种典型的生产模式。结果表明，在相同的订单量和设备配置下，采用类脑调度引擎的生产线比采用人工调度的生产线，产能提升了约百分之二十三，订单交付及时率从百分之八十一提升到了百分之九十七，设备综合效率从百分之六十五提升到了百分之七十九。
在全流程智能生产系统通过内部验证后，陆迪峰开始考虑如何将这些技术成果更大规模地推向市场，真正为解决劳动力短缺问题贡献力量。
他决定采取“标杆示范+行业复制”的策略。第一步，在国内选取几个劳动力短缺问题最为突出的制造业细分领域——如五金加工、电子组装、食品包装——与各领域的头部企业合作，建设一批全流程智能生产示范线。示范线的建设费用由源点智能实验室与合作企业共同承担，示范线建成后，向同行业的其他企业开放参观，用实际效果说话。
第二步，在示范线取得成功的基础上，推出针对不同行业的标准版智能生产系统方案。方案采用模块化设计，核心组件通用，行业专用组件可替换，以降低定制化开发的成本和周期。定价策略上，采取“硬件微利、软件按年收费”的模式，降低客户的初始采购门槛，用持续的服务收入来覆盖研发投入。
“我们的目标不是卖设备。”陆迪峰在一次内部战略讨论会上说，“我们的目标是让那些因为招不到人而发愁的工厂主，能够用我们的系统继续运转下去，甚至运转得比以前更好。当他们发现用机器比用人更便宜、更稳定、更高效的时候，他们自然会主动来找我们。”
“那会不会导致更多人失业？”有人提出了一个敏感的问题。
“短期看，某些重复性强的岗位确实会被替代。但长期看，我们的系统需要人来维护、来编程、来管理，这些岗位的技能要求更高、收入也更高。我们要做的不是消灭就业，而是把就业从低技能的重复劳动，转移到高技能的技术岗位上去。”陆迪峰顿了顿，又补充了一句，“而且，别忘了，我们的人口结构决定了——再过十年，就算你想找人来做那些重复劳动，也找不到了。到那时候，如果没有机器顶上，工厂就只能关门。”
会议室里安静了几秒。没有人再提出异议。
研发中心的扩张和产品迭代的加速，带来了对人才更强烈的渴求。林语在长三角各大高校的就业网上发布了招聘信息，同时通过行业内的猎头和人脉网络，持续挖掘有真才实学的技术人才。
招聘的门槛不低——硕士学历是基本要求，有实际项目经验者优先，发表过高水平论文或拥有发明专利者加分。但源点智能实验室提供的薪酬待遇和发展空间，在行业内颇具竞争力：应届硕士起薪高于当地平均水平约百分之三十，核心岗位的骨干员工可获得项目分红和期权激励，表现突出者还有机会被选派到非洲矿区或海外研发机构进行轮岗交流。
第一批通过校园招聘入职的十五名应届硕博士，在经过了为期一个月的集中培训后，被分配到了各个研发小组。他们中有的人在本科期间就拿过全国大学生机器人大赛的一等奖，有的人在硕士阶段参与了国家重点研发计划的课题，有的人在博士期间发表的论文被引次数已经超过了三位数。这些年轻人带着满腔的热情和新颖的思路涌入研发中心，为原本略显沉闷的团队注入了新鲜的活力。
一名新入职的机械工程博士在参与柔性抓手项目的过程中，提出了一种基于拓扑优化的结构轻量化方案，使抓手的重量减轻了约百分之三十，同时保持了原有的强度和刚度。方旭东在看过他的设计方案后，破例让他直接负责下一代柔性抓手项目的开发。
一名计算机视觉方向的硕士在入职后的第二周，就发现了一个导致视觉识别模型在特定光照条件下误报率升高的bug，并提出了一个简洁而有效的修复方案。何志远在测试后，在团队群里发了一条消息：“这个新人，可以。”
陆迪峰在查看研发中心的月度简报时，注意到了这些细节。他没有说什么，但在心中默默地记下了一笔。他知道，这些年轻人中的某一些人，在未来可能会成长为支撑整个技术体系的栋梁之才。而他现在需要做的，是为他们提供一个足够宽广的舞台，让他们能够尽情地施展自己的才华。
窗外，夜色渐深。研发中心的灯光依然亮着，几间实验室里还有人在加班调试设备。远处的城市灯火连成一片璀璨的光海，与头顶的星空交相辉映。在这片光海中，有无数的工厂正在为招不到人而发愁，有无数的生产线正在因为人力不足而减产，有无数的企业主正在焦虑地盯着不断下滑的劳动力数据。
但在这栋楼里，有一群人正在用自己的方式，为这些问题寻找答案。他们也许还不能立刻改变整个国家的劳动力格局，但他们正在一点一点地，把那些不可能变为可能。
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