6个月内实现公斤级中试。
12个月内启动吨级量产筹备。
为了确保进度，祁阳敲了敲桌子，语气坚定：“研发、生产、财务部门要打破壁垒，建立周例会制度。”
“每周五下午汇总进展，及时解决中试过程中遇到的问题。”
“谁都不能掉链子。”
中试工作启动后，研发中心和生产车间几乎变成了“战场”。
韩教授带着团队搬去了园区的临时宿舍。
白大褂成了日常着装。
每天工作16小时以上。
实验室的灯光常常亮到凌晨。
他们反复调试烧结工艺参数。
从温度、气氛到保温时间。
每一个变量都要测试上百次。
陈明远则亲自盯着设备改造进度。
每天泡在生产车间。
安全帽上沾满灰尘。
设备安装时，他会蹲在旁边看工人操作。
每一个零部件的位置、每一条管线的连接都要现场确认。
生怕出现一丝偏差影响后续生产。
马明的财务团队更是开辟了“绿色通道”。
设备采购款项当天申请当天审批。
测试费用优先拨付。
确保资金不会耽误工期。
有次供应商临时要求预付30%货款。
马明当天就协调好了资金，让供应商提前发货。
然而，中试过程并非一帆风顺。
启动初期，材料的批次一致性始终达不到要求。
不同批次的能量密度波动幅度超过8%。
最高248Wh/kg，最低只有229Wh/kg。
远高于5%的目标范围。
韩教授带领团队连续熬了三个通宵。
将原位表征设备搬进了烧结车间。
实时观察烧结过程中材料的结构变化。
终于在第三天凌晨，他们发现了问题所在。
——前驱体混合不均匀，部分区域的元素分布偏差超过10%。
导致梯度界面形成不稳定。
进而影响能量密度。
“我们需要新增一套双螺杆混合设备。”
韩教授在紧急会议上提出解决方案，眼底布满血丝，声音沙哑：“通过高速剪切和挤压，确保前驱体在原子级别均匀混合。”
“同时调整烧结炉的升温速率，从5℃/min降至2℃/min。”
“给梯度界面足够的形成时间，让成分过渡更平滑。”
陈明远立刻联系设备供应商。
加急采购双螺杆混合设备。
还特意派了一名工程师去供应商工厂盯着生产。
确保设备能在15天内交付。
生产团队则调整产线参数，将升温速率下调。
虽然延长了烧结时间。
但所有人都耐着性子等待工艺优化结果。
两周后，新设备终于安装调试完成。
当第一批次调整工艺后的“磐石3.0”样品产出时。
整个实验室的人都围了过来。
检测数据出来的那一刻。
实验室里响起了欢呼声。
——能量密度稳定在240-245Wh/kg之间，波动幅度控制在3%以内，完全符合要求。
“成功了！”
年轻的研发工程师小李激动地抱住了身边的同事，眼眶通红。
韩教授看着测试报告上的数字，眼角也泛起了泪光。
这背后，是团队无数次的实验失败。
是放弃了无数个周末和节假日的坚持。
更是对钠离子电池技术的执着与信仰。
“磐石3.0”中试取得阶段性成果的同时。
“启明深瞳”也在技术创新上传来好消息。
林峰带领算法团队，基于Transformer架构和新一代注意力机制。
历时半年，开发出了更强大的通用视觉检测基础模型“灵瞳Genesis”。
在“启明深瞳”的技术发布会上。
林峰站在舞台中央。
身后的大屏幕上实时展示着模型的检测过程。
他现场演示了“灵瞳Genesis”的性能。
面对从未见过的“轴承裂纹”缺陷类型。
模型仅通过5张样本图片的学习，就能实现99.2%的检测准确率。
比传统模型需要500张样本的效率提升了100倍。
在复杂的纺织面料瑕疵检测场景中。
即使背景存在大量纹理干扰。
模型依然能精准识别出0.1mm的细微破洞。
相当于头发丝直径的1/5。
“灵瞳Genesis”的核心突破在于“跨领域迁移学习”能力。
林峰拿起激光笔，指向屏幕上的模型架构图：“传统视觉模型在一个领域训练好后，迁移到新领域需要重新标注大量数据，成本高、周期长。”
“而‘灵瞳Genesis’通过注意力机制捕捉不同领域的共性特征，比如缺陷的边缘、纹理变化。”
“仅需少量样本就能快速适配新场景，大幅降低了客户的部署成本和技术门槛。”
现场的客户代表纷纷表现出浓厚兴趣。
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