一连串专业到令人窒息的问题，像密集的子弹，劈头盖脸地砸了过来。
王林已经彻底听懵了，他感觉自己像是在旁听一堂天书般的博士生课程，每一个字都认识，但连在一起就完全不知所云。
李悦的脸上也失去了血色，她虽然是名校毕业，但专业完全不对口，秦观提出的这些问题，已经远远超出了她知识的范畴。
整个会议室，只有敲击键盘的方磊和秦观的提问声。
所有人的目光，都聚焦在了林望身上。
这是最直接的【考察】，也是最残酷的【疑虑】。如果林望回答不上来，或者回答得含糊其辞，那么他之前营造的所有气场，都会瞬间崩塌。这场会谈，也将就此结束。
林望没有立刻回答。他只是静静地听着，直到秦观说完最后一个字。
然后，他拿起桌上的水杯，喝了一口水，动作从容不迫。
“秦博士，”他放下水杯，开口说道，“您刚才提了三个核心问题。第一，数据质量问题；第二，多模态数据融合问题；第三，混沌系统的预测有效性问题。”
他一开口，就将秦观那一连串复杂的技术质询，精准地归纳成了三个清晰的逻辑层次。
仅此一点，就让秦观的眼神微微变了变。他头顶那枚【轻蔑】的标签，亮度似乎黯淡了一丝。
“关于数据质量，”林望继续说道，“您说的没错，井下环境恶劣，信噪比是个大问题。我们查阅了资料，目前行业内最先进的分布式光纤传感技术，理论上可以将地应力监测的误差控制在3%以内，但那是实验室数据。我们咨询了宏源煤矿的总工程师，根据他们最乐观的估计，在实际应用中，考虑到粉尘、湿度和电磁屏蔽的局限，能做到10%的误差，就已经谢天谢地了。”
“所以，我们报告里提出的方案，并不是基于单一的高精度传感器，而是一个冗余化的、自校准的传感器网络。我们计划在关键巷道，以每五米为间隔，布设一组传感器，每组包含三个不同厂家的同类型传感器。通过算法对三组数据进行交叉验证和投票，剔除漂移和离群数据，用‘冗余’来换取‘稳定’。这很笨，也很费钱，但这是我们能想到的、最‘实’的办法。”
秦观的眉毛不自觉地挑了一下。用冗余换稳定，这是典型的工程思维，而不是PPT上那种理想化的完美假设。
“关于数据融合，”林望的语速不快，但每个字都清晰有力，“我们确实不懂具体的算法。但我们知道问题在哪。宏源煤矿的安全日志，是txt格式的文本文档；瓦斯监控系统，是十几年前某家小公司用VB写的，数据存在Access数据库里；而新上的微震监测系统，用的是标准的SQL Server。三种数据，三种格式，三个时代。这就是我们面临的现实。”
“所以，我们需要的，不是一个多么先进的融合模型，而是一个强大的数据中台。它要能兼容处理这些乱七八糟的‘史前数据’，能把老师傅们用笔记下来的‘今天感觉掌子面有点潮’这种经验，转化成可以被机器理解的结构化数据。这部分工作，我们称之为‘数字考古’。”
“数字考古”四个字，让秦观镜片后的目光，第一次真正亮了起来。这个词，精准、形象，又带着一丝自嘲，完美地概括了传统产业数字化转型中最痛苦的那个环节。
“至于第三个问题，混沌系统的预测。”林望说到这里，坦诚地摇了摇头，“我承认，‘72小时预警’这个说法，有为了让报告更好看而夸大的成分。”
王林的心猛地提到了嗓子眼。
“以我们目前的认知，想精准预测一次重大地质灾害，无异于预测下个月的今天，会不会有一只蝴蝶在亚马逊扇动翅膀。但是，”林望话锋一转，“我们预测不了‘事件’，但或许可以预测‘趋势’。”
“我们和矿上的老工程师聊过。他们说，每次大事故前，总会有一些‘预兆’。比如巷道顶板的渗水会突然变大，或者空气里会有一种‘特殊的煤气味’，再或者，井下的老鼠会异常烦躁。这些都是老师傅们用几十年经验换来的直觉。”
“我们的想法是，能不能用AI，去当一个超级‘老师傅’？我们把过去二十年，宏源煤矿所有的地质数据、瓦斯数据、安全日志，甚至包括天气数据、月相周期，全部喂给一个深度学习模型。我们不指望它能告诉我们‘三天后会出事’，我们只希望它能在海量的数据中，找到那些连老师傅自己都说不清道不明的、隐藏在事故发生前的‘模式’和‘相关性’。”
“它只需要在某个时刻，给我们弹出一个警告：‘注意，当前的多项数据组合，与2008年7月15日那次特大透水事故发生前的72小时数据模式，有87%的相似度。’这就够了。”
“一个警告，就可以让几百个矿工兄弟，提前撤出工作面。哪怕是虚惊一场，哪怕一个月有十次这样的‘狼来了’，只要有一次是真的，我们就赚了。”
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