人员走上台，开始操作设备。大屏幕切换成实时画面，显示设备各个角度的摄像头影像。
“首先，装配ca488型连杆。”王海说。
工作台上放置着五个同型号的连杆毛坯。机械臂启动，视觉系统扫描——识别成功——调用程序——抓取工件——定位——压装——检测。
整个过程流畅自然，机械臂动作精准而迅速。
第一个工件完成，耗时28秒。
王海拿起装配好的连杆，走到台前一个三坐标测量机旁。测量结果实时显示在大屏幕上：所有尺寸公差在001毫米以内。
“合格。”王海说。
台下响起掌声。
“现在，换型。”王海说，“下一个型号是bj472。”
技术人员将工作台上的工件全部换成新型号。机械臂自动识别到型号变化，系统提示：“检测到工件型号变更，正在切换装配程序。”
十秒后，提示音响起：“程序切换完成，准备就绪。”
机械臂再次启动，抓取新的bj472型连杆毛坯，开始装配。
这一次，耗时26秒。
测量结果再次显示完全合格。
台下开始有惊叹声。
“太快了！”
“这换型速度，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