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三天后，会议室又聚齐了。这次桌上堆满了打印资料，还有几台笔记本同时开着不同窗口，像在开一场跨国视频会议。
“信息量太大了。”小陈推了推眼镜，“光是AI质检这块，德国用深度学习，美国搞边缘计算，韩国已经在测试‘玻璃DNA追踪’——每块板出厂都有唯一数字指纹，能回溯到某块原料矿石。”
“更狠的是意大利一家小厂，”另一个同事接话，“他们给每台设备装了‘疲劳传感器’，监测振动频率和热胀系数的微小变化，提前48小时预测故障。上个月零停机。”
刘好仃听着，手指无意识地敲着桌面，节奏像某种数据流。
“问题来了，”他开口，“这么多技术，哪些是真能用的？哪些是画大饼的？咱们不能看谁喊得响就跟着跑。”
于是开始分类、比对、去重。有人发现同一项技术，A报告说已商用，B报告却说还在实验室；C厂商宣称“全球首创”，结果D公司的专利早了三年。
“这感觉，”小林苦笑，“像在菜市场听十个摊主同时介绍同一颗白菜，一个说有机，一个说转基因，还有一个说它会唱歌。”
刘好仃笑了：“那就用最土的办法——验。”
他组织了一场内部“听证会”，让各组陈述自己收集的信息，其他人提问、挑刺。谁的数据来源不明，当场打回；谁的结论太飘，要求补充案例。
争论到中午，小陈突然举手：“我发现个东西，没在主流报告里提，但在两个北欧初创企业的博客里都出现了——一种新型纳米压电传感器，贴在玻璃表面，能实时捕捉微米级形变，精度是现有设备的五倍。”
“成本呢？”刘好仃问。
“没写，但配图里设备外壳标着‘手工焊接’，估计量产还早。”
“可它存在。”刘好仃眼神亮了，“说明有人已经在走另一条路——不靠大模型，靠感知更细、反应更快。”
下午，他请了两位外部专家来审核。一位是高校材料学教授，另一位是智能制造顾问。两人翻完资料，都点头：“趋势判断基本准确。国际上确实从‘自动化’转向‘感知化’和‘自主决策’，但你们也别慌——很多技术还在烧钱阶段，离大规模落地还有坎。”
