然而，其局限性也十分明显：由于依赖局部模型的拟合精度，控制策略在当前工况下表现出色，但一旦系统状态发生偏离，模型的有效性可能迅速下降，难以在其他工况下保持稳定性能。
不同工况下，机械的刚度、热膨胀、惯性力等物理量会发生变化，进而导致误差模式的差异。为了实现纳米级的精度和系统稳定性，控制策略必须针对当前工况进行动态调整。
“可是，工况不同的话，设备的稳定性可能会下降。”孙卓迟疑。
这个想法他们之前也考虑过，但现实中面临的技术难题非常严峻，远超预期的复杂度，实施起来并不容易。所以，一直以来，并非他们缺乏创新意愿或能力，而是受限于实际条件和技术瓶颈。尽管一直在努力攻坚，但收效仍然有限。
姜蕴宁赞赏地看了孙卓一眼。
这个年轻人可以，反应极快，关键点几乎一语中的。
年近四十的“年轻人”孙卓越，察觉到她眼神里的认同，竟莫名有点不好意思地咳了一声，偏过头去继续盯白板。
姜蕴宁认真说道：“正是如此。不同工况下，系统的动态特性和误差模式都会发生显着变化，单一的局部模型难以全面覆盖所有可能状态。”
她转向白板，补充道：“为此，我新增了工况识别模块，实时监测关键物理量——包括机械刚度、温度分布和惯性响应。系统将根据这些数据动态判断当前工况，并自动切换或调整最合适的局部模型，从而保障控制策略的有效性。”
“简单来说，就是让控制系统具备‘情景感知’能力，根据当前工况动态调整策略，而不是一成不变地使用固定模型。”
“可是，这样一来，控制流程也更复杂了。”孙卓越皱眉，“整条控制链路会不会因此变得更复杂、更难调？”
“复杂度确实上升了。”姜蕴宁点头，“但模块化设计本身就是为了将复杂问题拆解，各自独立优化、联动响应。只要接口设计合理、计算资源跟得上，系统反而更稳定、更可控。”
她在白板上补画出一组模块结构图，将“工况识别”“模型切换”“控制修正”并列标出，并用双向箭头连接到主控核心。
“以前我们靠一个模型，撑完所有状态；现在是一组轻量模型，各自负责局部最优。”
“我们要控制的是一个非线性动态系统，简单的方式解决不了复杂的问题。”
孙卓越微微点头，若有所思：“也就是说，模型的泛化能力和误差累积问题，都能在一定程度上被抑制？”
“对。”姜蕴宁平静地回应，“在线学习和主动更新机制的核心，就是让系统持续适应变化，确保即便在复杂工况下，也能维持纳米级的精度和动态稳定性。”
孙卓越沉默了。
这时，另一个软件工程师张新然补了一句：“那建模系统本身的延迟怎么办？你前端算得再准，响应慢半拍也是白搭。”
系统响应慢，设备仍然无法精准运作，影响最终产品质量。