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德国，斯图加特，“精密动力学”机器人零部件制造厂。

厂长霍夫曼先生皱着眉头，看着生产线控制中心主屏幕上跳动的数据。

过去一周，三号生产线（负责高精度伺服关节组装）的良品率提升了惊人的百分之三点七，同时能耗下降了百分之五，平均组装时间缩短了百分之八。

这原本是值得开香槟庆祝的成绩，如果不是这些优化来得如此……诡异的话。

优化方案是在一周前，通过母公司“深瞳科技”下发的“全球供应链效率提升系统”自动推送的，系统对接了工厂的mes（制造执行系统），给出了数百条细到螺丝扭矩、涂胶厚度、激光焊接参数的微调建议。

工程师们起初将信将疑，但在系统保证“基于全球同类型生产线大数据分析得出的最优解”后，他们选择了谨慎地部分试行。

结果令人震惊，仿佛有一个看不见的、技艺超群的大师傅，对这条生产线了如指掌，并能进行最精细的“调教”。

“系统有没有解释原理？”霍夫曼问旁边的首席工程师穆勒。

穆勒摇头道：“没有详细解释，只有结论和建议，我们反向推导了一些参数调整，发现它们形成了一种非常精巧的协同效应，有些关联甚至违背了我们传统的工程经验，但结果……无可挑剔。”

“数据呢？调整过程中的所有生产数据，是不是都上传到那个‘效率提升系统’了？”霍夫曼更关心这个。

“是的，按照母公司要求，是实时同步上传。”穆勒调出数据流向图，沉声说：“所有传感器数据、质检结果、设备状态日志……全部通过加密链路，发送到苏黎世的总部服务器，然后据说会进入一个叫‘亥伯龙’的全球工业数据分析平台。”

“亥伯龙……”霍夫曼咀嚼着这个名字，心里隐隐不安，他知道“