今天，他就是抱着挑刺的心态来的。
会议上，林舟团队里，一个名叫刘明，刚从大学毕业没两年的年轻工程师，正在汇报他负责的一个子课题。
课题的名字，听起来平平无奇——《关于主轴热变形的自适应误差补偿算法研究》。
汪建成听得有些心不在焉，在他看来，这无非就是通过温度传感器，测量主轴的温度，然后根据一个固定的热胀冷缩系数，在程序里，对坐标进行一个简单的线性补偿。这种方法，十几年前就有了，毫无新意。
然而，当刘明在屏幕上，展示出他算法的核心逻辑框图时。
汪建成脸上的那丝不屑，瞬间凝固了。
他看到了什么？
那不是一个简单的线性补偿！
那是一个……复杂的，非线性的，闭环的，自学习的……神经网络模型！
刘明还在用他那略带青涩的声音介绍着：“……我们的算法，不仅仅是测量温度。它会通过安装在主轴内部的微型振动传感器和应力规，实时采集主轴在不同转速，不同切削负载下的，高达上百个维度的数据。然后，通过这套‘误差学习’算法，它会像一个经验丰富的老师傅一样，不断地，实时地，去‘预测’下一个0.01秒，主轴可能会产生的，连我们自己都无法精确计算的微米级变形，并提前，在伺服电机指令中，输出一个……反向的补偿向量。”
“简单来说，”刘明挠了挠头，试图用一个更通俗的比喻来解释，“普通的机床，是人让它走到哪，它就走到哪。而我们的‘神工二号’，是人让它走到A点，它会自己‘思考’一下，根据它自己的‘感觉’，它知道直接走过去会有误差，于是，它会主动地，走向一个我们指令之外的，虚拟的B点。而最终的结果是，它的刀尖，会分毫不差地，正好停在我们最初想要它到达的……A点。”
“这……这……”
汪建成感觉自己的大脑，被一把重锤狠狠地砸了一下。
他瞬间，就明白了这项技术的恐怖之处！
这已经不是“补偿”了！
这是赋予了冰冷的机器……“灵魂”和“直觉”！
这意味着，他们可以不再疯狂地，不计成本地，去追求材料本身的绝对刚性和加工的绝对精度。他们可以用一台相对廉价的，精度没有那么高的机床，通过这套“聪明”的算法，达到，