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“新来的大学生懂数据，但又缺乏对机械设备本身足够深入的理解。”
，！
顾承安的话让沈微微陷入了沉思。
这不正是海市，乃至华夏许多传统工业城市正在面临的共同困境吗？有基础，有场景，但缺乏将这两者有效结合起来的人才和方法论。
就在这时，一个念头像闪电一样划过了沈微微的脑海。
她抬起头看着顾承安，目光异样。
“顾科长，你觉得我们有没有可能换一种思路？”
“什么思路？”
顾承安被她突如其来的问题问得一愣。
沈微微没有直接回答。
她站起身，走到办公室的白板前拿起一支笔，在上面飞快地画出了一个复杂的结构图。
“我们一直以来的思路是先有数据，再建模型，最后用模型来指导生产。”
“这是一个自下而上的过程。”
“但这个过程的效率高度依赖于我们对数据的理解能力和算法工程师的水平。”
“一旦遇到像你们现在这样的瓶颈，就很容易停滞不前。”
“那如果我们反过来呢？”
沈微微在白板的另一侧画出了另一个方向的箭头。
“我们先不急着去构建多么复杂的预测模型。”
“我们先把你们厂里那些最有经验的老师傅都请过来。”
“让他们把几十年来积累下来的，关于设备维修、保养、操作的经验和诀窍，都用最朴素的语言记录下来。”
“当机床发出什么样的声音时，就意味着哪个轴承可能出了问题。”
“当加工出来的零件表面出现什么样的纹路时，就意味着刀具需要更换了。”
“我们将这些最宝贵的专家知识进行结构化的整理，形成一个知识图谱。”
“然后我们再用这个知识图谱去反向地指导我们的数据采集和算法开发。”
“我们告诉机器应该去关注哪些关键的特征数据，应该去学习什么样的关联规则。”
“这是一个自上而下的过程。”
“用人的智慧去引导人工智能。”
沈微微的话像一扇窗，瞬间为顾承安打开了一个全新的世界。
他怔怔地看着白板上那个精妙的构想，心中掀起了惊涛骇浪。
他不得不承认，这个思路是他从未想到过的。
它巧妙地绕开了当前人才短缺的困境，将传统工业的经验沉淀和前沿的人工智能技术完美地结合在了一起。
这不仅仅是一个技术方案。
这是一种思想，一种哲学。
一种对工业、对知识、对人本身价值的深刻理解。
“沈总，你……”
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