的任务，不是去盖楼，而是去制造自己的同类。如果零件不标准，自我复制的误差会在每一代中累积放大，可能用不着十代，我们造出来的东西就会变成一堆废铁。”
话音刚落，电气学院的前院长傅天行就皱起了眉头。他抱着手臂，提出了一个他思考了两天的问题。
“林教授，自我复制的环节里，最难啃的骨头是控制电路板的蚀刻和贴片焊接。这个精度要求太高了。现在最顶级的SMT产线，也需要经验丰富的工程师做首件检验和工艺调优。纯靠机器人自己来，良品率恐怕会惨不忍睹。”
这个问题很尖锐，直接戳中了方案最脆弱的地方。
林宇点了点头，显然早有准备。他示意身后的学生打开投影，幕布上立刻跳出一组数据。
“傅院长说得没错。在初代方案里，电路板的加工确实需要人工介入。但我的思路是，让AI通过高精度光学检测系统，实时监控每一个焊点的质量，然后用累积的错误数据，反过来哺育和修正工艺参数。”
“初期良品率或许只有百分之七十，甚至更低。但随着数据量的几何级增长，AI的自适应优化算法，会很快把这个数字推到百分之九十五以上。”
讲到自适应优化算法的数学原理时，林宇转身走到一旁的白板前，拿起记号笔，飞快地写下了一组复杂的递推公式。
就在他笔尖落下的瞬间，一股熟悉的清凉感，毫无征兆地从头顶灌了下来。
【当前课堂：16名教授及讲师深度理解“自我复制机器人集群的质量控制闭环与自适应工艺优化”。】
【宿主获得返还：自主制造系统全链路质量控制·精通级。】
【多名听众同时将知识与自身专业领域交叉融合。额外返还：大规模分布式制造的容错架构设计·精通级。
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