说话直来直去，“效果确实有，但问题也不少。最大的问题是——‘水土不服’。”
望城抬起头：“具体指什么？”
“我们厂那台德国进口的导轨磨床，导轨材料是特殊合金钢，硬度比你们‘701’用的普通铸铁高30%。”刘科长拿出一份测试报告，“按你们提供的刮研参数，我们的老师傅试了，刀刃磨损特别快，刮出来的表面光洁度也达不到要求。”
南京的周工补充：“我们遇到的是另一个问题。你们的数据是基于王师傅的手法特征提取的，但我们的工人平均年龄更年轻，身高、臂长、力量分布都不同。直接套用那些动作参数，有些人反而学不会了。”
沈阳的年轻助理小声说：“我们厂……主要是观念问题。有些老师傅不愿意‘被数字化’，觉得这是对他们手艺的不尊重。”
三个问题，像三块石头，砸进了原本平静的水面。小赵有些着急：“可是我们的算法是经过严格验证的，数据也是反复校准过的……”
“算法没错，数据也没错。”望城打断他，语气平静，“错在我们只做了第一步——把一个人的经验数字化。但真正的传承，需要第二步、第三步。”
他站起身，走到白板前，画了三个圈：“王师傅的经验，是第一个圈。我们把它数字化，是第二个圈。但现在需要第三个圈——本地化适配。”
“什么意思？”三位访客同时问。
“意思是，”望城在三个圈之间画上连线，“我们不能给全国提供一个‘标准答案’。我们要提供的，是一套‘方法’——如何采集经验、如何提取特征、如何建立模型、如何根据不同的材料、设备、人员，进行参数调整和算法优化。”
他擦掉之前的图，重新画了一个流程：“第一步，数据采集标准化。我们要制定一套统一的传感器规格、采样频率、数据格式。第二步，特征提取模块化。把刮研分解成更小的单元——下刀、切削、收刀——每个单元提取关键特征。第三步，本地化适配工具开发。让各地工厂可以输入自己的条件——材料硬度、设备类型、工人身体参数——系统自动推荐调整方案。”
三位访客的眼睛亮了。刘科长一拍大腿：“这个思路对！给我们工具，教我们方法，我们自己来适配。”
“但这就需要更多的数据样本。”望城转向小赵，“你马上联系‘701’，请王师傅再带几位老师傅，采集不同材料、不同硬度、不同工况下的刮研数据。我们至少需要一百组样本，才能建立
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