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“关键是，”财务老陈推了推眼镜，“咱们有没有这个‘油钱’？”
没人接话。预算表摆在桌上，光是中央控制系统的授权费，就够发全厂半年奖金。
刘好仃一直没说话。他听着，记着，偶尔在本子上画个箭头或圈个词。等大家吵得差不多了，他才开口：“吵得好。说明咱们真在想这事，不是应付。”
他站起身，走到白板前，拿起红笔，在“技术”下面写了个词：“生态”。
“咱们以为买套系统就能升级，其实不是。”他说，“就像你想学会游泳，不能光买泳衣。得学换气、蹬腿、划水，还得适应水温。”
他指着德国工厂的视频截图：“他们不是突然变聪明的。十年前就开始铺传感器，五年前建数据中心，两年前才上AI。咱们现在想跳过前面几步，直接游到对岸？”
会议室又静了。
“那怎么办？”有人问。
“先学。”刘好仃说，“像小学生一样，一个字一个字认。”
他提议请专家来做一次线上分享。不是讲大道理，而是帮他们理清这些资料里的“人话”和“黑话”。
两天后，视频会议开启。专家姓周，是某智能制造研究院的副所长。他没讲PPT，直接打开一张架构图：“你们关心的，无非三件事：能不能用、好不好用、划不划算。”
他一条条拆解：从数据采集到边缘计算，从协议转换到云端协同，甚至连“为什么德国工厂能实现0.1秒响应”都讲了——因为他们用的是专用工业网络，不是普通WiFi。
“你们现在的系统，”周教授说，“相当于用手机热点打电竞。不是手机不行，是网不行。”
小王听得直点头。他忽然想起厂里那台老压模机，连USB接口都没有，数据全靠人工抄表。
“那有没有‘便宜又好用’的方案？”有人问。
周教授笑了：“有，但还在试验阶段。比如用轻量级AI模型做本地决策，不依赖云端；或者用开源框架自己搭系统，省授权费。”
