第266章 小芯发现模组形变规律

  整面弧形屏幕被分割成数十个窗口，飞星第一批极限结构试製件的边界扫描结果、锁附压力记录、热箱前后形態对比、装配路径日誌、局部翘曲热图与高倍工业视觉图像，一层层叠在一起。那些数据大多数人第一眼看上去只会觉得杂乱——像被放大之后的噪声，像一堆没有明確指向的细碎偏差。

  可赵静站在主控台前，盯著其中几条几乎难以察觉的边界波动线，已经看了快十分钟。

  她的直觉没有错。

  那些异常不是隨机散点，而像某种藏在工艺波动里的共振。

  “把这六组样本单独拉出来。”她没有回头，直接说道。

  身后的工程师立刻操作，把六台不同批次、不同装配人员、不同锁附时序甚至不同热处理条件下的试製件同时投到主屏中央。

  曲线叠加后，诡异的一幕出现了。

  六条原本看似各不相同的边界变化线，在机身右上角至中段某一狭小区域，竟然出现了近乎同频的微弱起伏。波峰、波谷不完全重合，却明显遵循著相似的偏移方向与衰减方式。

  “不是巧合。”赵静低声道。

  旁边负责工业视觉的研究员也皱起眉：“如果是隨机装配误差，不应该在不同批次里都出现这种局部相似形態。除非——”

  “除非有某个隱藏变量，在不同条件下都在起作用。”赵静接过话。

  她没有再浪费时间，直接调出小芯工业模型的控制界面。

  屏幕右下角，一个並不起眼的端侧工业分析模块亮了起来。这不是对外展示的小芯交互版本，而是ai研究院在战时要求下，把原本用於边缘工业识別、缺陷检测与多变量异常关联的能力仓促拼接出来的一套临时系统。它还远远称不上成熟，但飞星现在要的，从来不是完美工具，而是能儘快撬开问题的第一根槓桿。

  “把全部原始数据餵进去，不做人工预筛。”赵静说。

  工程师迟疑了一下：“包括失败样本？”