第184章 新起点与旧困境（1/2）

德国，埃里克公司正式下达了首批五片低压涡轮叶片的涂层修复订单。

合同金额不大，但条款严谨得近乎苛刻。除了常规的技术规格、交付周期、保密条款外，还特别附加了两项：

第一，全流程数据追溯与共享。 燧人需提供从叶片接收、预处理、涂层沉积到最终检测的完整电子记录链，包括所有设备运行日志和环境监测数据（温度、湿度、洁净度），这些数据将与埃里克公司自身的叶片履历数据库部分对接。

第二，联合故障归零（Jot Fault Close-Out）条款。 交付后一年内，若任何一片叶片因涂层相关问题导致非计划返修，燧人不仅需承担所有直接修复费用，还须与埃里克技术团队组成联合小组，进行彻底的根源分析（RCA），并将分析报告及改进措施共享给埃里克。

“这是典型的德国式严谨，也是他们对我们信任度提升后的自然要求——信任越高，对过程的监控和责任的界定就越细致。”沈南星在合同评审会上分析，“对我们来说，这既是压力测试，也是向高端客户展示我们质量体系和管理成熟度的机会。如果能顺利执行，这份合同将成为我们进入欧洲MRO市场的‘硬通货’。”

陆晨批准了合同。“执行层面，成立专项小组，林海总负责技术，沈南星负责客户对接与交付。务必将这第一单，做成无可挑剔的样板工程。”

压力传导至苏州量产车间。针对这五片叶片，生产线启动了“特殊管控模式”。从专用物料通道、独立设备校准、到双人复核关键工序，每个环节都加了双重保险。操作员戏称这是“VIP中的VIP待遇”。林海几乎每天都泡在车间，盯紧每一个细节。他知道，这五片叶片的成败，影响的不仅仅是一笔小订单。

就在燧人团队为这“样板工程”全力以赴时，一个意想不到的涟漪，通过埃里克公司漾了过来。

穆勒在合同签订后的一次非正式技术交流邮件中，以一种“顺便提及”的口吻提到：“最近与行业内其他几位同仁交流，有人提及贵司的技术路线。其中一位来自某中型发动机制造商（非空客/罗罗体系）的同行，对他们的某型号辅助动力装置（APU）涡轮部件的涂层升级方案感兴趣，目前主要考虑的是传统供应商的方案。如果贵司有兴趣，或许可以尝试接触，附件是该公司技术采购负责人的公开联系方式。当然，这仅代表个人信息分享。”

附件里是一个名字和公司邮箱，公司名称赫然是欧洲一家知名的、专注于支线飞机和特种飞行器的发动机制造商。

“这是……转介绍？”沈南星有些惊讶。穆勒这样严谨到近乎刻板的人，主动提供潜在客户线索，意义非凡。“看来，我们的‘透明’和‘扎实’，真正赢得了这位工程师的认可。他可能认为我们的技术，确实能解决某些传统方案成本过高或灵活性不足的问题。”

“立刻研究这家公司的产品和可能的痛点。”陆晨指示，“准备一份有针对性的、极其专业的初步技术接触方案，不要急于推销，侧重技术路线分析和潜在价值探讨。通过正式商务渠道联系，但可以在适当时候提及‘来自行业同仁的推荐’。”

一条新的、更具价值的市场线索，因为首个“点”的扎实成功，悄然浮现。从“埃里克”到“APU制造商”，市场突破开始了链式反应的可能。

然而，在“华真二号”的实验区，欢欣鼓舞的数据驱动模型初战告捷后，团队立刻撞上了冰冷坚硬的现实之墙。

当他们将初步验证有效的“数据驱动MPC控制器”，从简单的单轴测试台，移植到刚刚完成机械总装、尚未集成能量场发生器的“Alpha机”双轴运动平台上进行测试时，系统表现急剧恶化。

问题不是模型不准，而是“实时性”噩梦。

在单轴测试台上，他们使用了一台高性能的工控机，专门运行MPC求解算法，勉强能满足毫秒级的控制周期。但在Alpha机上，控制系统需要同时管理两个运动轴、多个传感器、以及未来的能量场和温控单元。当MPC控制器介入后，为了在更复杂的系统动态下进行多步预测和优化求解，计算负荷暴增。控制周期从毫秒级跌至几十甚至上百毫秒，这对于需要高速、高精度响应的运动控制来说，是致命的延迟。

屏幕上的运动轨迹变得迟滞、抖动，误差比使用传统PID控制器时还要大得多。

“我们算力不够！”负责实时系统的工程师脸色发白，“现有的嵌入式运动控制器，根本无法承载这种复杂度的优化计算。即使外挂高性能工控机，与底层驱动器的通信延迟和同步也是大问题。”

“而且，我们的模型还是太‘重’了。”老赵盯着屏幕上卡顿的数据流，“为了捕捉复杂的耦合动态，模型参数太多，每次预测都需要求解一个不小的优化问题。这在学术上可行，在工程上……尤其是对实时性要求极高的运动控制上，目前看几乎是死路一条。”

实验室里气氛凝重。刚刚燃起的希望之火，被一盆名为“工程现实”的冰水几乎浇灭。

“我们是不是走错方向了？”有年轻工程师低声质疑。

林海沉默片刻，摇头：“方向没错。数据驱动、模型预测，是提高控制性能的必然趋势。但我们可能太急了，试图一步到位。”他看向老赵和系统架构的负责人，“我们需要重新规划技术路线。也许，现阶段的目标不是用MPC完全取代传统控制，而是探索‘轻量化’的混合架构。”

他提出新的思路：“第一，继续优化传统PID或鲁棒控制器，作为底层‘快回路’，保证基本稳定性和响应速度。第二，在‘慢回路’或‘规划层’，引入简化版的数据驱动模型，进行轨迹前馈补偿或参数自适应整定，将复杂计算放在时间要求不那么苛刻的层级。第三，研究是否有更轻量、更适合嵌入式的模型结构（如某些类型的神经网络），或者将部分计算离线预处理。”

“同时，”林海补充道，“我们必须正视硬件算力的限制。调研市面上最新的高性能嵌入式运动控制芯片，甚至考虑定制或联合开发的可能。这条路，注定又长又烧钱。”

这意味着一场更漫长、更需耐心的跋涉。技术突破的炫目背后，是无数个日夜的算法调试、硬件选型、架构重构，以及不可避免的反复失败。

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