苏晚亲自督导的“工匠经验算法化”小组迅速成立。小组的构成本身就是一种象征：赵启明带领的核心算法工程师，苏衡指派的、最了解生产细节的资深工艺员，以及以李师傅为首的三位被聘为“特聘顾问”的老师傅。第一次会议在车间的会议室举行，氛围起初依旧有些微妙。
工程师们带着笔记本和数位板，准备记录“需求”；老师傅们则空着手，脸上带着“这玩意儿怎么教给电脑”的茫然与些许不信任。
赵启明尝试引导：“李师傅，您能不能系统地告诉我们，您在哪些情况下，会进行那些系统无法识别的‘微操作’？触发条件是什么？具体的动作标准是什么？我们希望能把这些逻辑梳理出来，写成规则，嵌入系统。”
李师傅张了张嘴，努力组织语言，却显得有些词穷：“这个……说不清啊，就是‘感觉’不对。比如纱线过来，看上去没问题，但手指一碰，就觉得‘发涩’，或者耳朵听到机器的声音有那么一丁点‘发闷’，就知道该看看了。具体什么算‘涩’，什么算‘闷’，这……”
经验的壁垒第一次以如此具体的形式横亘在双方之间。它无法被简单地语言描述，更难以被量化为冰冷的“如果-那么”规则。
会议陷入僵局。一位年轻工程师忍不住小声嘀咕：“这太模糊了，不具备可编程性……”
苏晚一直在旁边静静观察，此时她开口了，声音平和却带着方向性：“也许我们一开始的思路就错了。我们试图把老师的经验‘翻译’成机器的语言，但这本身就是极其困难甚至不可能的。我们能不能换一个角度——不让机器去‘理解’经验，而是让机器去‘学习’经验所导致的结果？”
她看向赵启明：“我们能不能设计一种新的数据采集和标注模式？当李师傅他们凭借经验进行‘微操作’时，系统不将其视为‘异常待机’，而是记录为一个 ‘专家干预事件’ 。同时，全程高频率采集事件前后所有相关的传感器数据——包括那些我们原本可能忽略的，比如特定频率的振动音频、环境光线的微小变化、甚至是非接触式的红外温度分布？然后，追踪这个干预事件之后，该