第203章 慕尼黑的风与苏州的云（1/2）

慕尼黑工业大学主楼有着厚重的历史感，灰色石墙上爬满深秋的藤蔓，红褐色屋顶在阴沉的天空下显得格外肃穆。沈南星跟着伯格穿过拱廊，脚步声在空旷的走廊里回响。

“汉斯·米勒博士的团队在应用物理研究所三楼。”伯格低声说，他今天穿着熨帖的衬衫和羊毛背心，一副标准的学术访问装扮，“他们和科瓦茨的合作主要集中在新一代光学传感器领域，但汉斯本人对跨学科应用很感兴趣。我跟他提过你们‘谛听’的非接触式监测理念，他觉得很有启发性。”

“谢谢，伯格先生。”沈南星整理了一下西装领口，手里提着装有“谛听”宣传册和部分非核心技术白皮书的公文包，“我们今天只是学术交流。”

“当然。”伯格意味深长地笑了笑，“学术交流。”

三楼实验室的门开着，里面传来德语的讨论声。伯格敲了敲门，一个头发花白但精神矍铄的老人抬起头，随即露出笑容。

“伯格！还有来自中国的朋友，欢迎！”汉斯·米勒博士迎了上来，英语带着明显的巴伐利亚口音，“沈先生，我听伯格说了很多关于你们的工作，非常有趣。请进。”

实验室很大，摆放着各种光学平台、真空腔体和高精度测量仪器。几个年轻的研究员正在操作设备，看到来访者，礼貌地点点头，继续工作。

简单的寒暄后，汉斯引着他们来到会议室。墙上挂着复杂的系统架构图，沈南星一眼扫过去，看到了“herent Anti-Stokes Raan Scatterg”和“hyperspectral Iagg”的模块标注——这些都是顶尖的光学检测技术。

“我们正在尝试将cARS技术集成到在线监测系统里，目标是实现分子级别的成分分析。”汉斯热情地介绍着，“但你知道，工业环境太恶劣了，振动、灰尘、温度变化……实验室里的完美系统，一到车间就失灵。”他摊摊手，一副无奈又兴奋的表情，“所以我很好奇，你们是怎么处理这些‘肮脏现实’的？”

沈南星打开公文包，取出平板电脑，调出事先准备好的资料：“我们的思路可能不太一样，米勒博士。我们不去追求极致的光谱分辨率或空间分辨率，而是专注于捕捉工艺过程中最关键的‘状态特征信号’，比如等离子体羽辉的电磁辐射特征、熔池振荡的声发射谱等等。”

他展示了几张处理前后的信号对比图：“通过自适应滤波和模式识别，我们从噪声中提取出与涂层质量强相关的特征参数。我们的硬件或许不如你们的精密，但我们的算法尝试‘理解’工艺的本质，而不仅仅是‘测量’它的某些参数。”

汉斯凑近屏幕，仔细看着那些波形图，手指无意识地在桌面上敲击着。“有意思……你们放弃了直接测量涂层厚度或孔隙率，而是通过过程信号来推断最终质量？这是一种间接的、基于相关性的方法。”

“是的。我们认为，在复杂的工业过程中，直接测量最终质量参数往往滞后且困难，但过程中的某些特征信号，与最终质量存在强相关性，而且可以实时获取。”沈南星解释道，“这需要大量的数据来建立和验证模型，但一旦模型建立，监控就变得简单而直接。”

“那你们的模型泛化能力呢？”一个年轻的研究员插话，他戴着厚厚的眼镜，语气直接，“不同的设备、不同的材料、不同的工艺参数，你们的模型都需要重新训练吗？”

沈南星看向他：“好问题。我们的核心算法包含一个基础特征提取层，它对不同工艺有一定普适性。具体到某个特定应用，确实需要针对性的数据微调。但我们正在开发迁移学习框架，目标是让系统能够利用已有知识，快速适应新的工艺，减少对大量标注数据的依赖。”

“迁移学习……在工业数据上？”年轻研究员挑眉，“那非常难。工业数据噪声大，标注成本高，而且不同工况下的数据分布差异可能很大。”

“所以我们才需要更多现场数据。”沈南星坦然承认，“这也是我们来欧洲寻求合作的原因。我们相信，真正有价值的技术，必须在真实的‘肮脏环境’中淬炼出来。”

汉斯哈哈大笑：“说得好！实验室是诞生想法的地方，但工厂才是验证想法的地方。”他拍了拍沈南星的肩膀，“我喜欢你的坦诚。来，我带你看点我们最近在尝试的东西。”

他领着沈南星来到实验室一角，那里安装着一套相对紧凑的光学系统。“这是我们和科瓦茨一个研发小组合作的项目，尝试用多光谱成像结合机器学习，实时判断激光熔覆过程中的熔池稳定性。很初步，但想法和你们有点像——不追求完美测量，只关心关键状态。”

沈南星仔细观察着系统。硬件显然是科瓦茨的高端产品，集成度很高，软件界面也相当成熟。但他注意到，系统旁边贴着一张手写的便签，上面用德语潦草地写着：“第三轮现场测试，误报率仍高于30%，需优化特征选择。”

汉斯注意到了他的目光，耸耸肩：“现场总是比想象中复杂。我们的算法在实验室数据上准确率超过95%，一到现场就……你知道的。”

“理解。”沈南星点头，“我们经历过同样的阶段。”

接下来的交流变得深入而专业。沈南星谨慎地分享了一些“谛听”在信号预处理和特征工程上的思路，避开了核心算法细节，但足够展现其独特视角。汉斯团队的年轻研究员们显然被激发了兴趣，问题一个接一个。

交流间隙，沈南星看似随意地问：“米勒博士，您刚才提到科瓦茨的研发小组，他们内部对这种‘智能监控’路线，支持度如何？”

汉斯喝了口咖啡，压低了些声音：“科瓦茨太大了，像一头巨象。不同的部门、不同的产品线，都有自己的想法。传统派认为应该继续提升单一传感器的性能，做到世界第一。革新派——比如和我们合作的那个小组——则认为应该整合多传感器数据，用软件定义功能。但革新派的声音……不算大。毕竟科瓦茨的硬件太强了，靠卖硬件就能赚得盆满钵满，为什么要冒险转向软件和服务？”

“我听说穆勒技术副总这次去亚洲，也有考察新技术的意图？”沈南星试探道。

汉斯看了他一眼，眼神里多了些意味深长：“海因茨·穆勒……他是个聪明人。他当然知道未来的趋势。但他上面有董事会，旁边有其他高层，，也有人说是……”他顿了顿，“寻找外部的‘鲶鱼’，来刺激内部那些安于现状的大鱼。”

沈南星心头一动。伯格之前提到的“不同声音”，此刻得到了更具体的印证。

“那您觉得，”沈南星斟酌着措辞，“像我们这样的小公司，在科瓦茨这样的巨头眼里，是值得关注的‘鲶鱼’，还是可以无视的‘小虾米’？”

汉斯笑了，拍了拍他的背：“那要看你们能长多大了，年轻人。如果你们只能在自己的小池塘里扑腾，那巨头懒得看一眼。但如果你们能证明，你们发现的是一条通向新海域的河道……那就不一样了。”他看了看表，“啊，时间差不多了。很高兴和你的交流，沈先生。保持联系，也许未来我们真的有机会合作——学术上的。”

“非常感谢，米勒博士。”沈南星郑重道别。

离开研究所，慕尼黑深秋的风带着寒意吹来。伯格去开车，沈南星站在古老的石阶上，深吸了一口气。

刚才的交流信息量很大。科瓦茨内部存在路线分歧，穆勒此行带有寻找“鲶鱼”的潜在动机，汉斯团队的技术路线与燧人有相似之处但实现手段迥异……

更重要的是，他从汉斯最后那句话里听出了一丝暗示：巨头不会轻易关注小公司，除非小公司展现了颠覆性的潜力或独特的路径。

他拿出手机，给林海和陆晨编辑加密信息，汇总刚才的观察和分析。在输入关于“鲶鱼效应”的部分时，他手指停顿了一下，然后加上了自己的判断：

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