第321章 试金石（2/2）
张海洋虽然人在北京专项办公室，但心系着这里的首次大规模产业化应用。他通过电话和传真，与现场团队保持着密切沟通。
“张工，出问题了。”现场负责人打来紧急电话，“第三台‘争气台’在连续运行八小时后，智能监测系统突然频繁误报警，提示刀具严重磨损，但实际检查刀具完好。这导致自动换刀程序频繁启动，严重影响了生产节拍和良率。”
张海洋立刻询问细节：加工参数、材料批次、冷却液型号、环境温湿度……他敏锐地捕捉到一个信息：出现问题的这台机床，安装位置靠近车间的一面玻璃幕墙，下午西晒严重。
“检查机床的热补偿模块数据，特别是主轴和导轨的温度传感器。”张海洋指示。
一查之下，果然发现该机床局部温度比其他几台高了3.5摄氏度。虽然机床本身有热补偿功能，但智能监测系统的算法模型，是在研究院恒温车间标定的，对生产现场这种不均匀、动态变化的热环境适应性不足。温度变化影响了切削声音的频率特性，导致AI模型误判。
“这是我们的疏忽。”张海洋在电话里坦诚，“实验室环境太‘理想’了。立刻做两件事：第一，调整这台机床的安装位置或增加遮阳隔热；第二，将现场的温度变化数据传回来，我们需要用实际生产数据重新训练和优化算法模型，让它学会区分真正的刀具磨损和由环境因素引起的信号干扰。”
现场的问题暂时通过调整工艺参数和增加人工巡检缓解了。但张海洋知道，这暴露了从实验室到大规模产业化之间，一道必须跨越的鸿沟：工程鲁棒性。实验室里可以追求极致的性能指标，但生产线上需要的是稳定、可靠、能应对各种“不理想”状况。
他将这个问题列为专项办公室下一阶段重点支持的攻关方向：开展“高端数控机床与智能制造系统工业现场适应性研究与示范应用”。
就在陈启元和张海洋分别在各自领域经历“试金石”考验的同时，王磊在北京经历着另一场更为私人的试炼。
得益于研究院的积极协调和同事们自发捐助的一部分资金，他的父亲顺利在阜外医院完成了手术，目前恢复良好。这份雪中送炭的情谊，让王磊更加坚定了留在团队、回报组织的决心。
然而，技术上的挑战并未因此减少。“华芯1.0”在几家设计公司的试用反馈如潮水般涌来，问题清单越梳理越长。有些是功能缺失，有些是性能瓶颈，有些是用户体验不佳，还有些是与其他商业工具的数据交互障碍。
最棘手的一个问题来自华为的反馈：在导入一个大型通信芯片的版图设计时，“华芯1.0”的布局布线工具出现了罕见的“性能悬崖”——设计规模达到某个临界点后，运行时间呈指数级增长，内存占用急剧飙升，最终导致任务失败。
“这是典型的大规模稀疏矩阵求解算法的可扩展性问题。”周明分析道，“我们用的算法核心，在处理超大规模、高度不规则互联关系的电路网表时，迭代收敛速度会急剧下降。”
吴思远组织团队连夜攻关。他们尝试了多种算法改进和工程优化，但效果有限。问题的根源似乎触及了现有数学方法的边界。
“也许我们需要换个思路。”王磊在连续熬了三个通宵后，提出了一个大胆的想法，“既然完全通用的、能处理任意规模任意结构的最优算法很难突破，我们能不能针对特定类型的芯片设计，比如通信芯片、处理器核，总结它们的布局布线规律，设计专用的、更高效的启发式算法？就像老中医看病，见什么人开什么方，而不是试图用一味药包治百病。”
这个思路与追求通用性、普适性的主流EDA研发理念相悖，但却更务实，也更能发挥后发者的优势——聚焦应用，解决痛点。
吴思远沉思良久：“可以尝试。但这意味着我们的工具链要走向差异化、定制化的道路，开发维护成本会大幅增加。”
“但也许只有这样，我们才能在巨头的夹缝中，找到生存和发展的空间。”王磊坚持道，“先解决‘有没有’和‘能不能用’，再追求‘好不好’和‘通不通用’。”
经过激烈讨论，团队决定双线并行：一条线继续攻关通用算法的可扩展性问题；另一条线，由王磊牵头，成立一个快速响应小组，针对华为等头部客户的具体设计类型，开发专用优化模块。
“你们这是要把自己逼成‘救火队’啊。”有同事半开玩笑半担忧。
“那就当‘救火队’。”王磊眼神坚定，“客户的火灭了，我们的路才能越走越宽。”
七月的最后一天，LY-II原型机完成了调整后的全部试飞科目，发动机表现稳定。西安发来的捷报让陈启元终于睡了个踏实觉。
深圳的生产线，在调整了算法模型和现场管理后，“争气台”的误报警率下降到可接受水平，良率稳步提升。张海洋收到了代工厂发来的感谢信和后续采购意向。
王磊的专用优化模块第一个版本在华为内部测试中，将那个大型通信芯片的布局布线时间缩短了40%，虽然仍有不足，但让客户看到了希望和诚意。
三块不同的“试金石”，检验着技术，更检验着人心。烈火淬炼真金，压力塑造韧性。1987年的夏天，这些中国科技自主创新的实践者们，在各自的战线上，经历着从实验室突破到工程应用的阵痛与成长。
他们开始明白，真正的创新，不仅要敢于挑战技术高峰，更要学会面对复杂现实，在理想与实际的落差中，找到那条蜿蜒但可持续的前行路径。
而这一切，才刚刚开始。