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第54章 扩张之痛（第2页）
\"现在就是最好的测试机会。\"林默说，\"先在一条生产线上试点。\"
很快，实验开始了。新系统通过传感器实时采集工人的操作数据，并给出及时反馈。比如在关键的芯片封装环节，系统会通过AR眼镜显示最佳操作路径。
\"太神奇了！\"一位新员工惊叹道，\"就像有个经验丰富的师傅在旁边指导。\"
效果立竟见效。有了AI辅助，新工人的合格率迅速提升到80%以上。
但新的问题又出现了。老员工们开始抱怨，说这套系统太机械，限制了他们发挥经验的空间。
\"这就是扩张中最难的部分。\"杨立说，\"如何平衡效率和灵活性，标准化和个性化。\"
\"所以系统要再进化。\"林默说，\"不是简单的指令发放，而是要学习和适应每个工人的操作习惯。\"
李明远明白了：\"用量子计算的自适应算法，让系统成为真正的'智能师傅'？\"
\"没错。每个工人都有自己的技术特点。\"林默解释，\"系统要能识别这些特点，并据此优化工艺流程。\"
这个想法让整个团队兴奋起来。很快，新的开发方案就确定了：系统不再强制统一的标准动作，而是为每个工人定制最适合的操作方式。
\"林总！\"陈芸突然叫道，\"您得看看这个数据异常。\"
在分析生产数据时，他们意外发现一些老工人的操作方式虽然不标准，但效率反而更高。
\"这些都是宝贵的经验！\"李明远说，\"我们可以让系统学习这些技巧，形成新的最佳实践。\"
标准化与个性化的矛盾，在量子计算的加持下找到了平衡点。系统在确保基本规范的同时，也为创新预留了空间。
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