慕尼黑工业大学主楼有着厚重的历史感，灰色石墙上爬满深秋的藤蔓，红褐色屋顶在阴沉的天空下显得格外肃穆。沈南星跟着伯格穿过拱廊，脚步声在空旷的走廊里回响。
“谢谢，伯格先生。”沈南星整理了一下西装领口，手里提着装有“谛听”宣传册和部分非核心技术白皮书的公文包，“我们今天只是学术交流。”
“当然。”伯格意味深长地笑了笑，“学术交流。”
三楼实验室的门开着，里面传来德语的讨论声。伯格敲了敲门，一个头发花白但精神矍铄的老人抬起头，随即露出笑容。
“伯格！还有来自中国的朋友，欢迎！”勒博士迎了上来，英语带着明显的巴伐利亚口音，“沈先生，我听伯格说了很多关于你们的工作，非常有趣。请进。”
实验室很大，摆放着各种光学平台、真空腔体和高精度测量仪器。几个年轻的研究员正在操作设备，看到来访者，礼貌地点点头，继续工作。
简单的寒暄后，汉斯引着他们来到会议室。墙上挂着复杂的系统架构图，沈南星一眼扫过去，看到了“herent anti-stokes raan scatterg”和“hyperspectral iagg”的模块标注——这些都是顶尖的光学检测技术。
“我们正在尝试将cars技术集成到在线监测系统里，目标是实现分子级别的成分分析。”汉斯热情地介绍着，“但你知道，工业环境太恶劣了，振动、灰尘、温度变化实验室里的完美系统，一到车间就失灵。”他摊摊手，一副无奈又兴奋的表情，“所以我很好奇，你们是怎么处理这些‘肮脏现实’的？”
沈南星打开公文包，取出平板电脑，调出事先准备好的资料：“我们的思路可能不太一样，米勒博士。我们不去追求极致的光谱分辨率或空间分辨率，而是专注于捕捉工艺过程中最关键的‘状态特征信号’，比如等离子体羽辉的电磁辐射特征、熔池振荡的声发射谱等等。”
他展示了几张处理前后的信号对比图：“通过自适应滤波和模式识别，我们从噪声中提取出与涂层质量强相关的特征参数。我们的硬件或许不如你们的精密，但我们的算法尝试‘理解’工艺的本质，而不仅仅是‘测量’它的某些参数。
汉斯凑近屏幕，仔细看着那些波形图，手指无意识地在桌面上敲击着。“有意思你们放弃了直接测量涂层厚度或孔隙率，而是通过过程信号来推断最终质量？这是一种间接的、基于相关性的方法。”
“是的。我们认为，在复杂的工业过程中，直接测量最终质量参数往往滞后且困难，但过程中的某些特征信号，与最终质量存在强相关性，而且可以实时获取。”沈南星解释道，“这需要大量的数据来建立和验证模型，但一旦模型建立，监控就变得简单而直接。”
“那你们的模型泛化能力呢？”一个年轻的研究员插话，他戴着厚厚的眼镜，语气直接，“不同的设备、不同的材料、不同的工艺参数，你们的模型都需要重新训练吗？”
沈南星看向他：“好问题。我们的核心算法包含一个基础特征提取层，它对不同工艺有一定普适性。具体到某个特定应用，确实需要针对性的数据微调。但我们正在开发迁移学习框架，目标是让系统能够利用已有知识，快速适应新的工艺，减少对大量标注数据的依赖。”
“迁移学习在工业数据上？”年轻研究员挑眉，“那非常难。工业数据噪声大，标注成本高，而且不同工况下的数据分布差异可能很大。”
“所以我们才需要更多现场数据。”沈南星坦然承认，“这也是我们来欧洲寻求合作的原因。我们相信，真正有价值的技术，必须在真实的‘肮脏环境’中淬炼出来。”
汉斯哈哈大笑：“说得好！实验室是诞生想法的地方，但工厂才是验证想法的地方。”他拍了拍沈南星的肩膀，“我喜欢你的坦诚。来，我带你看点我们最近在尝试的东西。”
他领着沈南星来到实验室一角，那里安装着一套相对紧凑的光学系统。“这是我们和科瓦茨一个研发小组合作的项目，尝试用多光谱成像结合机器学习，实时判断激光熔覆过程中的熔池稳定性。很初步，但想法和你们有点像——不追求完美测量，只关心关键状态。”
沈南星仔细观察着系统。硬件显然是科瓦茨的高端产品，集成度很高，软件界面也相当成熟。但他注意到，系统旁边贴着一张手写的便签，上面用德语潦草地写着：“第三轮现场测试，误报率仍高于30，需优化特征选择。”
小主，这个章节后面还有哦，请点击下一页继续阅读，后面更精彩！汉斯注意到了他的目光，耸耸肩：“现场总是比想象中复杂。室数据上准确率超过95，一到现场就你知道的。
“理解。”沈南星点头，“我们经历过同样的阶段。”
接下来的交流变得深入而专业。沈南星谨慎地分享了一些“谛听”在信号预处理和特征工程上的思路，避开了核心算法细节，但足够展现其独特视角。汉斯团队的年轻研究员们显然被激发了兴趣，问题一个接一个。
交流间隙，沈南星看似随意地问：“米勒博士，您刚才提到科瓦茨的研发小组，他们内部对这种‘智能监控’路线，支持度如何？”
汉斯喝了口咖啡，压低了些声音：“科瓦茨太大了，像一头巨象。不同的部门、不同的产品线，都有自己的想法。传统派认为应该继续提升单一传感器的性能，做到世界第一。革新派——比如和我们合作的那个小组——则认为应该整合多传感器数据，用软件定义功能。但革新派的声音不算大。毕竟科瓦茨的硬件太强了，靠卖硬件就能赚得盆满钵满，为什么要冒险转向软件和服务？”
“我听说穆勒技术副总这次去亚洲，也有考察新技术的意图？”沈南星试探道。
汉斯看了他一眼，眼神里多了些意味深长：“海因茨·穆勒他是个聪明人。他当然知道未来的趋势。但他上面有董事会，旁边有其他高层，下面有庞大的传统业务部门。他这次出去，有人说是开拓视野，也有人说是”他顿了顿，“寻找外部的‘鲶鱼’，来刺激内部那些安于现状的大鱼。”
沈南星心头一动。伯格之前提到的“不同声音”，此刻得到了更具体的印证。
“那您觉得，”沈南星斟酌着措辞，“像我们这样的小公司，在科瓦茨这样的巨头眼里，是值得关注的‘鲶鱼’，还是可以无视的‘小虾米’？”
汉斯笑了，拍了拍他的背：“那要看你们能长多大了，年轻人。如果你们只能在自己的小池塘里扑腾，那巨头懒得看一眼。但如果你们能证明，你们发现的是一条通向新海域的河道那就不一样了。”他看了看表，“啊，时间差不多了。很高兴和你的交流，沈先生。保持联系，也许未来我们真的有机会合作——学术上的。”
“非常感谢，米勒博士。”沈南星郑重道别。
离开研究所，慕尼黑深秋的风带着寒意吹来。伯格去开车，沈南星站在古老的石阶上，深吸了一口气。
刚才的交流信息量很大。科瓦茨内部存在路线分歧，穆勒此行带有寻找“鲶鱼”的潜在动机，汉斯团队的技术路线与燧人有相似之处但实现手段迥异
更重要的是，他从汉斯最后那句话里听出了一丝暗示：巨头不会轻易关注小公司，除非小公司展现了颠覆性的潜力或独特的路径。
他拿出手机，给林海和陆晨编辑加密信息，汇总刚才的观察和分析。在输入关于“鲶鱼效应”的部分时，他手指停顿了一下，然后加上了自己的判断：
“综合判断：穆勒此行，既有了解亚太市场的常规任务，也可能带有为科瓦茨内部技术路线之争寻找‘外部参照系’或‘刺激因素’的个人意图。他对我们的兴趣，大概率不是直接的收购或合作，而是评估——评估我们的技术路线是否独特到足以成为‘鲶鱼’，评估我们是否有潜力成长到能对某些细分市场形成扰动。因此，开放日的展示，重点应放在‘路径独特性’与‘未来可能性’上，而非当前市场规模或技术成熟度。建议强化‘从数据理解工艺本质’的哲学阐述，以及‘软硬件协同进化’的系统构想。”
点击发送。
几乎是同时，他收到了陆晨的回复，只有三个字：“已阅。照此准备。”
以及林海的一条消息：“苏州这边，演示场景的核心代码刚跑通第一遍。你那边如果有关于穆勒个人技术偏好的更具体信息，尽快发我。”
沈南星正要回复，伯格的汽车停在了面前。他拉开车门坐进去。
“怎么样？”伯格一边发动车子一边问。
“很有收获。”沈南星系好安全带，“米勒博士的团队很优秀，他们的思路也给我们很多启发。”
“那就好。”伯格看着前方路面，忽然说，“关于穆勒副总的技术偏好我打听到一点。他早年在斯图加特大学读机械工程时，博士论文课题是关于‘复杂系统早期故障的微弱信号检测’。他好像一直对‘从噪声中提取有用信息’这个主题很着迷。另外，他喜欢用哲学视角看技术问题，据说在内部会议上经常引用一些科学哲学家的观点。”
沈南星眼睛一亮：“具体哪些观点？有记录吗？”
伯格摇头：“那就不清楚了。不过，他去年在行业峰会上做主题演讲时，引用了卡尔·波普尔的‘证伪主义’，强调‘好的技术应该能够被明确地验证或证伪，而不是停留在自圆其说’。”
小主，这个章节后面还有哦，请点击下一页继续阅读，后面更精彩！沈南星立刻记下。波普尔，证伪主义，可验证性这或许是一个切入点。
车子驶入市区，窗外是慕尼黑经典的建筑和匆匆的行人。沈南星看着这一切，脑海里却在飞速运转：如何将“谛听”的技术理念，与“从噪声中提取信息”、“可验证性”这些点结合起来，编织成一个既有技术深度又有哲学高度的叙事？
他需要更具体的例子，更生动的演示。
“伯格先生，”他开口，“回酒店前，能不能带我去一家典型的德国中小型机械加工厂看看？不需要进去，就在外面看看车间环境、设备类型就好。”
伯格有些意外，但点点头：“附近就有一家我认识的供应商，做汽车零部件精密加工的。可以去看看。”
二十分钟后，车子停在一座不起眼的厂房外。透过铁丝网围墙，能看到里面老式但保养良好的数控机床，穿着工装的工人在设备间忙碌，切削液的雾气隐约可见。
沈南星下车，站在路边静静看了十分钟。
他看到了车间里不同品牌、不同年代的设备混杂；看到了有些设备连接着简易的振动传感器，但更多设备什么监控都没有；看到了工人需要来回走动查看不同设备的状态；看到了墙上贴着的生产计划白板上，用马克笔写着一些延迟和待处理问题
这就是真实的工业现场。杂乱、务实、充满细节和意外。在这里，任何脱离现场语境的“完美技术”都会显得格格不入。
他拿出手机，拍了几张全景照片（不涉及商业秘密），然后回到车上。
“谢谢，伯格先生。很有帮助。”
回酒店的路上，他开始在手机备忘录上勾勒演示脚本的框架。他要讲一个故事：一个关于如何用新的“眼睛”和“大脑”，去理解这些嘈杂、混沌但充满生命力的工业现场的故事。技术细节是骨骼，但故事才是血肉。
到达酒店，他谢过伯格，回到房间。打开笔记本电脑，连线苏州。
视频接通，林海出现在屏幕上，背景是燧人的实验室。
“沈总，慕尼黑怎么样？”
“风很大，但视野开阔。”沈南星笑了笑，“林总，关于演示，我有一个新的想法”
他开始讲述从汉斯实验室、到伯格的情报、再到刚才那家工厂的观察所串联起来的思路。林海在屏幕那头认真听着，不时点头，在笔记本上记录。
窗外，慕尼黑的云层被风吹开一道缝隙，阳光短暂地洒在古老的街道上。
九千公里外，苏州工业园区，燧人科技新建的应用实验室内，林海挂断视频后，看着眼前已经搭建好的演示平台，陷入沉思。
沈南星带来的新视角，让他意识到，他们准备的演示或许过于“技术正确”，但少了点“灵魂”。
他走到白板前，擦掉原来的演示流程图，重新开始绘制。
这一次，起点不是技术参数，而是那家德国小工厂的照片。
他要让穆勒看到的，不是一堆酷炫的技术模块，而是一条清晰的、从真实痛点出发，通往未来可能性的路径。
风从慕尼黑吹来，带来了远方的信息和不一样的视角。
而苏州的云，正在聚集，准备一场精心设计的“降雨”。