度，至少提升了十倍！”
“精度还能保持，厉害了！”
王海没有停，继续演示第三种、第四种型号。每一次换型都在30秒内完成，每一次装配精度都稳定在001毫米级别。
当第五个型号演示完毕时，台下已经掌声雷动。
林凡重新走上台，接过话筒：“各位看到了，从一种型号切换到另一种，我们的系统平均耗时28秒。而传统装配线，这个时间通常在30分钟以上。”
他停顿一下，让数据沉淀。
“这意味着什么？”林凡说，“意味着生产企业可以随时响应订单变化，小批量定制不再成本高昂。意味着库存可以大幅降低，资金周转率提升。意味着中国制造可以向更高附加值的领域迈进！”
掌声再次响起，这次更加热烈。
前排的省工信厅领导频频点头，旁边几个汽车厂的代表已经开始交头接耳，显然在讨论采购的可能性。
就在这时，后排传来一个声音。
“很精彩的演示。”
所有人都回头看去。说话的是史密斯，他已经站起身，双手插在夹克口袋里，脸上带着似笑非笑的表情。
“但是林厂长，”史密斯继续说，“您只演示了五种型号。在实际生产中，可能需要面对几十甚至上百种变型。您的系统能处理吗？”
报告厅安静下来。
林凡看着史密斯，平静地回答：“史密斯先生问得好。我们的系统采用开放式架构，理论上可以支持无限种型号。只要提前录入工件特征和装配工艺，系统就能自动调用。”
“录入？”史密斯挑眉，“那需要多长时间？人工录入几十种型号的工艺参数，恐怕比换型本身更耗时吧？”
台下开始有窃窃私语。
这是个尖锐的问题。如果每种型号都需要人工繁琐地录入参数，那么系统的实际应用价值就会大打折扣。
林凡笑了笑：“这个问题，让我们的技术负责人来回答。”
他朝韩博示意。
韩博有些紧张地站起来，走到台上。他推了推眼镜，接过话筒时手有些抖，但一开口，语气就变得专业而自信。
“史密斯先生的问题很专业。”韩博说，“我们的解决方案是，智能学习算法。”
大屏幕上出现复杂的算法流程图。
“系统第一次接触新工件时，确实需要人工示教。但只需要一次。”韩博解释道，“机械臂会在人工指导下完成首个工件的装配，过程中系统会记录所有关键参数，抓取点位、压装力度、检测标准等等。”
他切换画面，显示一个三维模型。
“完成首次装配后，系统会自动生成该型号的完整工艺包。当再次遇到相同或类似工件时，就能直接调用。而且”
韩博加重语气：“我们的算法具备迁移学习能力。件与已有型号有80以上的相似度，系统可以自动推导出装配方案，无需重新示教。”
台下懂技术的已经开始点头。
“简单说，”韩博总结道，“用得越多，系统越聪明。初期可能需要一些投入，但长期来看，效率提升是巨大的。”
史密斯沉默了。他盯着大屏幕上的算法图，似乎在思考什么。
几秒钟后，他重新开口：“很巧妙的思路。不过林厂长，我还有一个问题。”
“请讲。”
“您的系统依赖于高精度视觉识别。”史密斯说，“但在实际工厂环境中，光照条件复杂，工件表面可能有油污、划痕。这些都会影响识别准确率。您如何保证稳定性？”
这个问题更狠，直接指向系统的可靠性。
林凡看向韩博，示意他继续回答。
韩博深吸一口气：“我们有四重保障。第一，多光源视觉系统，可以适应不同光照条件。第二，特征提取算法做了鲁棒性优化，对表面轻微污损不敏感。第三，每个装配工位配备接触式传感器，视觉识别后还会做物理验证。第四”
他顿了顿：“如果系统连续三次识别失败，会自动报警并转为人工干预模式，绝不会强行装配导致工件损坏。”
回答完毕，报告厅里一片安静。
史密斯站在原地，似乎在斟酌措辞。最终，他点了点头：“听起来考虑得很周全。”
然后他坐下了。
那一刻，所有人都明白，这场技术较量，红星厂赢了。
不是靠口号，不是靠情怀，是靠实打实的技术细节和解决方案。
林凡重新拿起话筒：“感谢史密斯先生的提问。技术就是在质疑和解答中进步的。我们欢迎所有理性的探讨。”
他看向台下：“接下来是自由交流时间。各位可以近距离观察设备，我们的技术团队会现场解答问题。”
话音刚落，前排的几个汽车厂代表就站起身，朝台上走去。省工信厅的领导也起身，在林凡的陪同下开始参观设备。
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王海和韩博被一群人围住，问题一个接一个。