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第八十二章 引擎（第1页）

，，！

引擎（引擎国内业务的全面开花和非洲根据地的稳步扎根，让陆迪峰有了更充足的底气去推进下一步的计划。

他站在龙渊一号指挥中心的全景屏幕前，看着上面跳动着的各项经营数据——源点实验室的超导带材出货量、深蓝逻辑的网络安全服务合同额、昆仑勘探的矿石销售量——这些数字在过去几个月里订单保持着环比增长。

但陆迪峰的目光并没有停留在这些数字上太久，他更关注的是屏幕角落里的一组曲线：全国劳动力参与率的月度变化曲线。

那条曲线正在以肉眼可见的速度向下倾斜。

这不是什么秘密。

中国的人口结构正在经历深刻的变化，老龄化加速，年轻劳动力供给持续收缩。

统计局的数据显示，过去五年间，全国劳动年龄人口减少了超过两千万。

工厂招不到工人，服务业留不住员工，就连一向被视为“铁饭碗”

的制造业国企，也开始面临技术工人断层的困境。

劳动力短缺，正在成为中国经济的结构性瓶颈。

而对于陆迪峰来说，这个瓶颈既是挑战，也是机遇。

他所掌握的智能生产线技术，恰恰是破解这道难题的关键钥匙。

现在需要做的，是将这把钥匙打磨得更加锋利，然后把它交到尽可能多的工厂主手中。

源点智能实验室的规模已经无法满足陆迪峰的雄心。

现有的研发团队虽然精干，但人数有限，且主要集中在机械结构和控制系统两个方向。

要加速智能生产线的迭代升级，还需要在机器视觉、柔性抓取、人机协作、工艺建模等多个细分领域同时发力。

陆迪峰决定在长三角某科教资源丰富的城市设立源点智能研发中心，作为智能生产线技术的引擎（第22页）研发中心成立后的第三个月，陆迪峰给团队下达了一个新的任务：开发一套能够覆盖整条生产线所有环节的“全流程智能生产系统”

。

这套系统不仅要包含智能机械臂、agv、视觉检测等硬件设备，还要包含一套由类脑网络驱动的生产调度引擎——它能够根据订单的交期、物料的库存、设备的状态和人员的排班，自动生成最优的生产计划，并在执行过程中根据实际情况实时调整。

这套系统的开发难度远超单台设备的智能化改造。

最大的挑战在于，生产调度是一个典型的组合优化问题，可能的调度方案数量随着工序数量的增加呈指数级增长，传统算法很难在有限的时间内找到最优解。

赵寒的团队尝试了一种新的思路——将生产调度问题转化为类脑网络的强化学习任务，让网络通过与生产环境的交互来学习调度策略。

训练过程在深蓝之心的服务器集群上持续了将近两周。

赵寒的团队构建了一个包含数百条虚拟生产线的仿真环境，每条虚拟生产线都模拟了不同类型的产品、工序和设备配置。

类脑网络在这个仿真环境中进行了数百万轮的调度尝试，从一开始的完全随机调度，逐步学会了如何合理安排工序顺序、如何平衡各设备的负载、如何在出现异常时快速调整计划。

训练完成后，团队将这套调度引擎部署到了矿区的一条试点生产线上进行实测。

测试持续了整整一个月，涵盖了多品种小批量和大批量少品种两种典型的生产模式。

结果表明，在相同的订单量和设备配置下，采用类脑调度引擎的生产线比采用人工调度的生产线，产能提升了约百分之二十三，订单交付及时率从百分之八十一提升到了百分之九十七，设备综合效率从百分之六十五提升到了百分之七十九。

在全流程智能生产系统通过内部验证后，陆迪峰开始考虑如何将这些技术成果更大规模地推向市场，真正为解决劳动力短缺问题贡献力量。

他决定采取“标杆示范+行业复制”

的策略。

第一步，在国内选取几个劳动力短缺问题最为突出的制造业细分领域——如五金加工、电子组装、食品包装——与各领域的头部企业合作，建设一批全流程智能生产示范线。

示范线的建设费用由源点智能实验室与合作企业共同承担，示范线建成后，向同行业的其他企业开放参观，用实际效果说话。

第二步，在示范线取得成功的基础上，推出针对不同行业的标准版智能生产系统方案。

方案采用模块化设计，核心组件通用，行业专用组件可替换，以降低定制化开发的成本和周期。