第，但在现行的高校评价体系下，应用型研究很难获得足够的经费支持和职称晋升空间。林语向他描绘了源点智能实验室正在做的事情——用液态金属和类脑网络打造真正能够适应复杂环境的智能机械臂——方旭东听后沉默了很久，然后说了一句：“我在学校里憋了太久，想到真正的前线去看看。”

工艺建模方向，林语招募了一位从某德资汽车零部件企业离职的工艺专家。这位名叫孙国平的专家在汽车发动机缸体加工工艺领域积累了二十多年的经验，对切削参数、刀具寿命、冷却液配比等细节了如指掌。他在参观了矿区的智能生产线后，给出了一个让陆迪峰印象深刻的评价：“你们这条线，硬件已经达到了国际一流水平，但对加工工艺的理解还停留在教科书层面。工艺不是公式，是经验。而经验，是需要时间和试错来积累的。”

随着研发团队的扩充，智能生产线的产品迭代速度明显加快。研发中心成立后的第一个月，就完成了对第一代智能生产线产品的全面 回测，梳理出了二十多项需要改进的问题，涉及视觉识别准确率、机械臂运动平滑度、AGV 路径规划效率等多个方面。

何志远接手视觉系统后，做的第一件事是重建了训练数据集。

他发现，原有的数据集虽然规模不小，但样本多样性不足——大部分图像是在矿区车间相对均匀的光照条件下拍摄的，物体摆放位置也比较规整。

而真实工厂的环境要复杂得多：光照可能来自多个方向且有阴影，工件可能随意堆叠且有油污覆盖，传送带上可能有振动导致图像模糊。

他带领团队花了三周时间，跑了六家不同类型的工厂，采集了超过十万帧真实生产环境下的图像数据，然后用这些数据重新训练了视觉识别模型。

新模型在测试集上的识别准确率从百分之九十四点五提升到了百分之九十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。