原本用于小批量验证的精密装配线，被连夜改成了一条“半实验、半生产”的战地工位。原先固定节拍的治具台被拆开重排，几台高精度工业相机临时加装在机械臂两侧，扫描工位与预压工位之间多出了一段本不该存在的缓冲轨道。轨道上，一块块还未正式进入总装的显示模块被单独编号，象一排等待审判的样本。
白板上密密麻麻写满了新参数。
夹持点位置偏移量。
预压峰值窗口。
步进细分倍率。
锁附前等待释放时间。
模块边缘回弹观测值。
每一项后面，都被人用不同颜色笔标出风险等级和优先级。那不是普通试制现场会出现的画面，更象某种多兵种协同的临时指挥阵地。
张京京站在机械臂控制台前，盯着屏幕上那行刚被赵静同步过来的推断结果，久久没有说话。
“若装配步进精度提升一个数量级，局部形变扩散概率将显著下降。”
很短的一句话。
可真正懂装配的人都知道，这不是“把参数再调细一点”就能解决的建议。
一个数量级，意味着控制逻辑、伺服响应、反馈闭环、视觉校正、夹持刚度乃至整套设备的运动哲学，都得重做。
身旁的设备平台主管赵川已经把外套脱了，袖口卷到手肘，脸上满是熬夜后的紧绷感。他是制造平台自动化方向的内核负责人之一，平时负责的多是量产线效率优化和设备稳定性爬坡，象今晚这种把量产逻辑整个掀翻重搭的场面，他也很少碰见。？”他盯着那行字，声音压得很低，“重复定位和单点校准，实验室里不是做不到。但你们要的是连续动作下、带柔性补偿的全过程控制。这不是同一个难度。”
张京京没接这句话，只问了一句：“现在线体做到多少？”。”
“飞星不够。”张京京说。
“我知道不够。”。这不是把速度调慢十倍就能换来的。”
站在另一侧的金秉洙沉声插话：“那就别再拿普通量产设备的思路想。飞星现在要的是‘知道自己在压什么’的设备，不是只会重复动作的设备。”
这句话让赵川眉头一跳。
他本来还想再说设备边界，可听到这里，反而安静了两秒。因为他忽然意识到，这场仗最棘手的地方，不是精度指标本身，而是飞星已经不再满足于传统自动化的定义——
过去的自动化追求的是一致。
而飞星现在需要的，是在不同个体、不同微差条件下，依然能做出最合适动作的“一致性”。
这几乎是在要求设备具备某种局部认知能力。
不远处，赵静带着ai研究院的两名工程师从数据区快步走了过来，手里还拿着刚更新的一版工业模型预判图。
“新一轮推演出来了。”她没有绕弯，“不是所有动作都要提升一个数量级，只要把两个关键阶段打穿就够。”
她把图投到控制台旁边的小屏幕上。
第一阶段：模块预定位后的第一次受力创建。
第二阶段：锁附前最后一轮压合路径修正。
图中清淅标出了两个高敏感窗口。小芯工业模型通过前几轮样本，把最容易触发形变记忆扩散的时刻捞了出来。换句话说，飞星的问题并不是从头到尾都在失控，而是在某几个极小的关键节点上，一旦动作过粗、受力过猛、响应不及时，后面的全部边界连续感都会被拖偏。
赵川看着那张图，眼神慢慢变了。？”
“现在看，是。”赵静点头，“但前提是设备必须实时知道模块当前状态，而不是按固定脚本执行。”
赵川长长吐出一口气。
这就不是完全不可能了。
难度仍旧极高，但至少不再象刚才那样，象是要把整条量产线全推翻重来。只要能把最敏感的那两个窗口抓住，设备的改造范