研发部的会议室里座无虚席，白板上用红笔写着醒目的“灵瞳4.0研发启动”，周围贴满了密密麻麻的便签，上面记录着各种功能构想和技术难点。张伟站在台前，手里拿着平板电脑，脸上带着兴奋的神情。
“大家应该都记得，之前华瑞家电的客户提过，希望能实时看到每条产线的检测数据，还想知道设备什么时候需要维护。”张伟的声音打破了会议室的安静，“还有德国那家汽车零部件厂，生产线环境复杂，光线忽明忽暗，咱们的系统虽然能检测，但偶尔还是会受点影响。这些客户的痛点，就是我们4.0版本要解决的核心问题！”
他点击平板，屏幕上出现了“灵瞳视觉平台4.0”的初步规划图。“这次4.0版本，我们要重点做两件事：一是加物联网功能，让检测设备能和工厂的管理系统连起来，客户坐在办公室里就能看到实时数据，提前预判设备故障；二是优化算法，让系统更‘聪明’，不管环境怎么变，都能精准检测。”
话音刚落，研发总监林峰就站了起来。他推了推眼镜，语气认真：“张总说得没错，这两个方向确实是当前的核心需求。但物联网模块怎么集成，和不同工厂的管理系统怎么兼容，都是不小的挑战。还有算法优化，要让系统自动适应光线、温度变化，需要大量的数据训练。”
会议室里立刻响起了讨论声。有的工程师担心兼容问题，有的则觉得数据采集难度太大。“不同工厂的管理系统五花八门，有的是老款的单机系统，有的是云端系统，要全部连起来，工作量可不小。”一位负责硬件开发的工程师说道。另一位算法工程师也补充：“环境自适应这块，咱们之前做过一些尝试，但效果不稳定，这次要做到极致，得找更高效的训练方法。”
张伟早就料到会有这些顾虑，他笑着说：“所以这次，我已经联系了咱们本地的理工大学，他们在物联网和人工智能领域有很强的实力，会和我们成立联合研发团队。高校出理论和人才，我们出资金和实验平台，双方一起攻克这些难题。”
这个消息让在场的工程师们都松了口气。大家都知道，理工大学的物联网实验室在行业内很有名，之前有不少企业都和他们合作过，效果很不错。“有高校的专家帮忙，兼容不同系统的问题应该能少走很多弯路。”硬件组的组长说道，脸上露出了期待的神情。
很快，联合研发团队就正式组建完成。高校方面派出了以李教授为首的五人专家团队，李教授深耕物联网领域二十年，对设备互联和数据传输有着丰富的经验。第一次联合会议上，李教授就带来了惊喜。
“我们之前做过一个工厂设备互联的项目，已经解决了不同系统的兼容问题。”李教授打开电脑，展示着一套成熟的接口方案，“这套方案可以稍作修改，适配你们的检测设备，这样就能快速实现和各种管理系统的连接。”
工程师们围过来看，一个个都露出了兴奋的表情。“太好了！有了这套方案，我们至少能省三个月的开发时间！”硬件工程师小王忍不住说道。李教授笑着回应：“我们是联合团队，就是要资源共享，一起加快进度。”
接下来的日子里，“启明深瞳”的研发部和高校实验室成了最忙碌的地方。联合团队分成了两个小组，一组专攻物联网模块，另一组负责算法优化。物联网小组的工程师们每天泡在实验室里，反复测试不同接口的兼容性。他们把“灵瞳”的检测设备和各种老旧款、新款的工厂管理系统连接，一次次调试数据传输协议。
有一次，为了兼容一款十年前的老系统，团队连续熬了三天。“这款系统的传输协议太老了，现在很少有人用，资料都不好找。”小王揉着通红的眼睛，手里拿着厚厚的技术手册，“不过我们已经找到突破口了，再测试几次应该就能成功。”果然，第四天一早，他们就传来了好消息，老系统和检测设备成功互联，实时数据传输顺畅无误。
算法优化小组的压力也不小。他们需要收集大量不同环境下的检测数据，包括强光、弱光、高温、高湿等各种极端场景。工程师们跑到合作的工厂里，在不同时间段采集数据，有时候为了捕捉到暴雨天的光线变化，还得冒着雨在厂区里守候。
“之前德国客户反映的光线问题，我们已经采集了上千组不同光线条件下的数据，现在正在训练新的算法模型。”算法组长向张伟汇报，“新模型能自动识别环境变化，调整检测参数，目前测试的准确率已经比之前提升了3%。”
张伟听了非常满意：“继续加油！客户要的就是‘稳’，不管环境怎么变，检测结果都不能出问题。”
联合研发的优势很快显现出来。高校的专家们带来了前沿的算法理论，帮团队优化了训练模型，让数据处理效率提升了不少。“以前我们训练一个模型需要一周，现在有了高校的理论支持，三天就能完成，而且效果更好。”算法工程师小林说道。