模型的性能就会大打折扣。
赵寒的想法是：不让工程师来设定这些参数，而是让类脑网络自己在使用过程中“摸索”出最适合当前环境的参数组合。具体做法是，在类脑网络中引入一组可学习的元参数，这些元参数控制着底层感知和处理模块的工作模式。当网络进入一个新的环境时，它会先以一个默认的参数组合启动，然后通过与环境交互产生的反馈信号，逐步调整元参数，直到找到一个使任务完成效率最大化的组合。
这个想法在实验室测试中表现出了惊人的效果。一台被部署到模拟铸造车间的机械臂，在初始状态下对高温环境和金属粉尘的适应性很差，传感器频繁误报，运动控制也不够平稳。但在启用了元参数自学习机制后，它在连续工作了大约四个小时后，逐渐“摸索”出了一套适合铸造车间环境的参数组合——降低了视觉传感器的曝光时间以适应高亮度环境，提高了触觉传感器的阈值以避免粉尘引起的误触，调整了关节运动的加速度曲线以补偿高温下液压油的粘度变化。四个小时后，它的综合性能已经达到了由资深工程师手动调参的水平。
“它在自己教自己如何适应环境。”赵寒在实验报告中写道，“而且，它学会的适应策略，在某些方面甚至优于人类工程师的经验判断。比如，它选择的视觉传感器曝光时间比工程师预设的值更短，但图像质量并没有明显下降——因为它同时调整了后端图像增强算法的参数，用算法补偿了曝光不足带来的细节损失。这种跨模块的协同优化，是人类工程师很难凭经验做到的。”
智能生产线产品化的另一个重要应用方向，是采矿。
昆仑勘探在白云鄂博的伴生矿开采已经进入规模化阶段，但矿山的开采效率一直受到劳动力短缺的制约。愿意到偏远矿山工作的年轻人越来越少，现有的矿工队伍平均年龄已经接近四十五岁，再过十年，将面临严重的断层问题。
陈岩在从非洲发回的工作简报中，多次提到了这个问题：“矿区机械化程度已经不低，但很多环节仍然离不开人——钻孔定位、爆破参数调整、矿石品位分级、运输调度。这些工作不仅需要体力，更需要经验和判断力。一个熟练的采矿工需要三到五年的时间才能培养出来，而我们现在最缺的就是时间。”
陆迪峰决定将智能生产线技术向采矿场景延伸。源点智能实验室与昆仑勘探的工程师组成了一支联合研发团队，针对露天矿和地下矿两种典型的采矿场景，开发专用的智能采矿解决方案。
露天矿的方案聚焦
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