波兰工厂的主车间里，新安装的几十个高清摄像头悄无声息地工作着。
它们不是普通的安防监控，而是连接着一套刚刚上线试运行的“视觉质检系统”。
这套系统，源自于林峰团队在农业分选项目中锤炼的算法内核，但根据工业制造的环境和要求，进行了彻底的改造和升级。
它的任务是，替代部分传统的人工目检，对产线上关键工位的操作合规性、部件装配精度、以及产品外观缺陷，进行7x24小时不间断的自动检测。
陈明远和米勒站在中控室的大屏幕前，屏幕上被分割成十几个小画面，分别显示着涂布、辊压、分切、叠片等关键工序的实时情况。
系统用绿色框标出正常操作和合格产品，一旦检测到异常——比如工人未按标准动作取放物料、极片边缘出现毛刺、电池壳体上有划痕——相应的画面立刻会变成醒目的红色框，并发出声光报警，同时在操作工位的屏幕上弹出具体的提示信息。
“这个位置，刚才报警了。”米勒指着一个画面，那里显示着叠片工位，“系统提示‘极片对齐度偏差超阈值0.1毫米’。工人调整后，报警解除，数据被记录。”
陈明远点点头：“我们设定的初期报警阈值比较保守，宁愿误报，不能漏报。系统会学习正常操作的数据分布，运行一段时间后，误报率会降下来。关键是，它不知疲倦，标准统一。”
正说着，另一个画面报警：一个电池模块在流转托盘上，被系统检测到侧面有一处极其细微的、可能是运输磕碰造成的凹陷。
现场质检员立刻上前确认，用精密量具测量后，确认凹陷深度仅为0.05毫米，远低于工艺标准允许的0.2毫米，属于可接受范围。质检员在工位屏上点击“误报，接受”，系统记录下这次判断，并自动微调该类型缺陷的识别模型参数。
“它在学习。”米勒感慨，“不仅替代眼睛，还在学习我们人类的经验判断。”
“对。”陈明远调出系统的后台数据面板，“你看，这是过去一周的检测统计。系统报警总数是152次，经人工复核，确认为真实缺陷的有138次，人工确认误报但接受的有10次，纯误报仅4次。这意味着，它帮我们提前拦截了138个潜在的质量风险点，而人工复检的压力并没有增加太多。”
米勒看着那组数据，脸上露出笑容：“更重要的是，它让质量标准变得透明、可追溯。每一个报警，无论最终是否判定为问题，都有记录，有原因。这对我们应对客户审核、内部工艺改进，价值巨大。”
这时，中控室的门被推开，几名波兰当地的工程师带着好奇和些许疑虑走了进来。
他们是生产线上的技术骨干，对这套突如其来的“数字眼睛”既感到新奇，又有些本能的不安——担心它过于严苛，影响生产效率，或者替代他们的部分工作。
陈明远和米勒对视一眼，明白这是推广过程中必须面对的一关。
“各位，正好一起来看看。”陈明远用英语说道，示意大家看屏幕，“这套系统不是为了监视大家，也不是要替代谁。它的核心目标有两个：一是分担大家重复性目检的疲劳，把你们从最枯燥、最容易走神的工作中解放出来；二是提供一个永不松懈的‘第二双眼睛’，帮助我们共同守住质量的底线。”
他调出一个案例：“比如上周三夜班，涂布机边缘的一个微小浆料喷溅，当时夜班同事可能因为疲劳没及时发现。系统报警后，我们及时停机清理，避免了几百米极片的批量质量问题。这保护了公司的财产，也保护了大家的劳动成果。”
一位年纪稍长的波兰工程师彼得摸着下巴：“陈总，我理解它的好处。但它会不会太‘死板’？有些时候，一点点外观瑕疵其实不影响性能，我们凭经验知道可以放过，但它总报警，会不会反而耽误时间？”
“问得好，彼得。”米勒接过话头，“系统有学习能力。像刚才那个凹陷的案例，质检员判定‘接受’后，系统就会记住这种程度、这
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