A線：技術攻堅|蘇州·燧人總部
Phase0項目的第一輪“模擬數據喂養”訓練完成。屏幕上，代表模型訓練損失值的曲線在初期劇烈震蕩後，緩緩下降，最終趨於一個相對平穩的數值。沒有出現過擬合的尖峰，也沒有徹底塌陷為零——這至少說明，基於物理機理合成的“模擬信號特征”與“華真沙盒缺陷演化參數”之間，建立的初步關聯模型，在數學上是收斂的。
“模型‘學會’了。”周宇指著屏幕上最終生成的權重分布熱圖，聲音裡帶著一絲疲憊的興奮，“看，對於‘界麵微裂紋擴展速率’這個輸出項，模型給予‘中低頻段聲發射能量衰減斜率’和‘特定電磁散射模式強度變化’這兩個輸入特征最高的注意力權重。這和我們理論推導的優先關注方向基本一致。”
陳敏湊近屏幕，仔細查看模型對不同類型“模擬缺陷”的分類準確率：“對‘塗層內孔隙聚集’的識別率最高，達到89%。但對‘熱生長氧化物層局部增厚’的區分度不夠，容易和‘正常塗層氧化’混淆。也難怪，這兩者在微觀尺度上的信號特征可能本來就很相似。”
林海沒有說話，他正在運行一個更關鍵的測試：泛化能力。
他將一組從未參與訓練的、由“華真沙盒”新生成的“模擬缺陷”數據（參數在訓練集範圍內略有擾動）輸入模型。模型需要根據“信號特征”，預測出對應的“缺陷類型”和“關鍵演化參數”。
進度條緩慢前進。攻關區裡安靜得能聽見服務器風扇的嗡鳴。
結果彈出。
平均預測準確率：72.3%。對於“界麵微裂紋擴展速率”的預測，與沙盒“真實”參數的平均誤差在±18%範圍內。
“72%……”周宇舔了舔有些乾裂的嘴唇，“用純模擬數據訓練，能在新模擬數據上達到這個水平……算是個不錯的起點。但距離應用到真實數據……”
“這就是關鍵。”林海終於開口，目光銳利，“這個72%，不是我們Phase0演示的目標。它隻是證明了我們搭建的這個‘翻譯框架’本身，具備從‘特征’推測‘演化’的基本邏輯能力。它現在是個學會了用模擬器開車的‘學員’，但還沒上過真實道路。”
他調出了另一份數據——這是“諦聽”在TurboFix現場，對一批正常服役葉片和少數幾個因“微動磨損”報過警的葉片，長期采集到的信號片段。這些真實信號尚未與明確的、已知的缺陷類型精確配對（因為無法停機拆解驗證），但至少包含了“正常”和“疑似異常”兩種狀態。
“現在，我們要做第一次‘真實道路測試’。”林海將這批真實信號數據輸入模型，“不要求它準確診斷是什麼缺陷，隻要求它——把這些‘疑似異常’的信號，從‘正常’信號中區分出來。用它在模擬數據上學到的那套‘區分不同狀態’的邏輯。”
模型再次開始運算。這一次，所有人的心都提了起來。模擬世界的規則是清晰而理想的，真實世界卻充滿模糊和噪聲。模型那套基於理想物理機理建立的“世界觀”，在麵對真實數據的混沌時，會表現如何？
結果再次彈出。
模型成功地將TurboFix提供的“疑似異常”信號中的85%，標記為“高異常概率”。但同時，它也將大約15%的、現場工程師判定為“正常”的信號，標記為了“低度異常”。
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“誤報率15%。”陳敏皺了皺眉，“在實際工業監測中，這個誤報率會讓現場工程師很快失去信任，產生‘狼來了’效應。”
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