第 55 章
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第 55 章
十月中旬，ESA發來一份正式報告。
Marco在郵件裏寫道：“Your system haspleted 30 consecutive days of operation with zero missed detections and a false positive rate below 0.1%. Based on these results, our technical board has decided to promote your system to primary anomaly detection solution for this mission.”——從備份升為主用。顧深預料到系統表現會不錯，但沒想到升得這麽快。她讀完郵件，給Marco回了一個單詞：“Noted.”然後把郵件轉發給方主任。
方主任的電話幾乎是秒到的。“顧深，這個結果院裏非常重視。你準備一個專題材料，下周二之前交。院裏要把這個作為‘航天AI技術國際化應用’的典型案例上報。”顧深說：“好。”方主任又說：“你在ESA那邊的合作模式，院裏的意思是能不能覆制到其他國際組織？比如JAXA、俄羅斯航天局？”顧深說：“技術上可以。政治上不知道。”方主任說：“你先準備材料，政治的事院裏來辦。”
顧深掛了電話。她沒覺得“光榮”，也沒覺得“壓力大”。事情做成了，就會有人來找你。來的人多了，事就多了。事多了，就一件一件做。不做完不開始下一件。
下午，Marco約了一個緊急線上會。他說探測器傳回的新數據裏發現了一種以前沒見過的異常模式——不是傳感器噪聲，不是設備老化，是一種間歇性的、周期不規律的信號抖動。模型報了告警，但因為置信度不夠高，沒有被標記為“需處置”。Marco問：“這是漏報嗎？”顧深調出那段數據，看了十分鐘，說：“不是漏報。是模型沒見過這種模式，不確定，所以沒報。不確定不報，這是設計，不是bug。你現在需要我做的是教它認識這個新模式。”Marco說：“Exactly.”
顧深花了一天時間，從數據裏提取了那個新模式的幾十個樣本，用增量學習的方法把模型微調了一輪。她沒有重新訓練整個模型，只是在現有模型上加了一個新的原型向量。第二天，模型再遇到同樣的模式時，置信度從百分之六十升到了百分之九十二。Marco說：“Fixed in one day”顧深說：“One day. Because the framework was designed for this. You never know what you’ll see in space. So you design a system that can learn new things without etting old ones.”Marco回覆了一句她沒想到的話：“You should write a paper about this. Real-time incremental learning in deep space. That’s a first.”
顧深記下了這個建議。
與此同時，工業客戶那邊，陸總帶來了一個好消息：一家東南亞的能源企業通過國內合作夥伴找到了他們，想采購五十套系統，用於他們的海上風電平臺。這是第一個海外訂單。陸總在電話裏說：“不是大單，但是一個信號。你的系統可以出海了。”顧深說：“海上的環境比陸上惡劣，防腐、防鹽霧、高溫高濕，工業級的防護不一定夠。我得先看他們的技術規範。”陸總說：“我就喜歡你這一點。不飄。”顧深說：“飄了就會掉。掉了再爬起來，浪費時間。”
團隊內部，兩個新人的分成已經調整到了百分之十二，林小北的在職博士申請也批了。顧深幫他聯系的導師是清華的一位教授，研究方向正是邊緣智能。林小北請顧深吃飯，在小館子點了一桌子菜。他說：“顧姐，沒有你，我不可能走到這一步。”顧深說：“是你自己走到了。我只是沒擋你。”林小北說：“你擋過誰？”顧深說：“擋過我自己。以前擋得厲害，現在不擋了。”
晚上，顧深回到家，洗了澡，坐在桌前。實驗在跑，一切正常。她把那個小火箭鑰匙扣從鑰匙上摘下來看了看。金屬片已經磨出了細微的劃痕，但在燈光下還是亮的。她把它重新穿回去。
明天還有專題材料要寫，ESA增量學習論文要構思，海外訂單的技術規範要看。事做不完，但不急。做一件是一件。
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十月中旬，ESA發來一份正式報告。
Marco在郵件裏寫道：“Your system haspleted 30 consecutive days of operation with zero missed detections and a false positive rate below 0.1%. Based on these results, our technical board has decided to promote your system to primary anomaly detection solution for this mission.”——從備份升為主用。顧深預料到系統表現會不錯，但沒想到升得這麽快。她讀完郵件，給Marco回了一個單詞：“Noted.”然後把郵件轉發給方主任。
方主任的電話幾乎是秒到的。“顧深，這個結果院裏非常重視。你準備一個專題材料，下周二之前交。院裏要把這個作為‘航天AI技術國際化應用’的典型案例上報。”顧深說：“好。”方主任又說：“你在ESA那邊的合作模式，院裏的意思是能不能覆制到其他國際組織？比如JAXA、俄羅斯航天局？”顧深說：“技術上可以。政治上不知道。”方主任說：“你先準備材料，政治的事院裏來辦。”
顧深掛了電話。她沒覺得“光榮”，也沒覺得“壓力大”。事情做成了，就會有人來找你。來的人多了，事就多了。事多了，就一件一件做。不做完不開始下一件。
下午，Marco約了一個緊急線上會。他說探測器傳回的新數據裏發現了一種以前沒見過的異常模式——不是傳感器噪聲，不是設備老化，是一種間歇性的、周期不規律的信號抖動。模型報了告警，但因為置信度不夠高，沒有被標記為“需處置”。Marco問：“這是漏報嗎？”顧深調出那段數據，看了十分鐘，說：“不是漏報。是模型沒見過這種模式，不確定，所以沒報。不確定不報，這是設計，不是bug。你現在需要我做的是教它認識這個新模式。”Marco說：“Exactly.”
顧深花了一天時間，從數據裏提取了那個新模式的幾十個樣本，用增量學習的方法把模型微調了一輪。她沒有重新訓練整個模型，只是在現有模型上加了一個新的原型向量。第二天，模型再遇到同樣的模式時，置信度從百分之六十升到了百分之九十二。Marco說：“Fixed in one day”顧深說：“One day. Because the framework was designed for this. You never know what you’ll see in space. So you design a system that can learn new things without etting old ones.”Marco回覆了一句她沒想到的話：“You should write a paper about this. Real-time incremental learning in deep space. That’s a first.”
顧深記下了這個建議。
與此同時，工業客戶那邊，陸總帶來了一個好消息：一家東南亞的能源企業通過國內合作夥伴找到了他們，想采購五十套系統，用於他們的海上風電平臺。這是第一個海外訂單。陸總在電話裏說：“不是大單，但是一個信號。你的系統可以出海了。”顧深說：“海上的環境比陸上惡劣，防腐、防鹽霧、高溫高濕，工業級的防護不一定夠。我得先看他們的技術規範。”陸總說：“我就喜歡你這一點。不飄。”顧深說：“飄了就會掉。掉了再爬起來，浪費時間。”
團隊內部，兩個新人的分成已經調整到了百分之十二，林小北的在職博士申請也批了。顧深幫他聯系的導師是清華的一位教授，研究方向正是邊緣智能。林小北請顧深吃飯，在小館子點了一桌子菜。他說：“顧姐，沒有你，我不可能走到這一步。”顧深說：“是你自己走到了。我只是沒擋你。”林小北說：“你擋過誰？”顧深說：“擋過我自己。以前擋得厲害，現在不擋了。”
晚上，顧深回到家，洗了澡，坐在桌前。實驗在跑，一切正常。她把那個小火箭鑰匙扣從鑰匙上摘下來看了看。金屬片已經磨出了細微的劃痕，但在燈光下還是亮的。她把它重新穿回去。
明天還有專題材料要寫，ESA增量學習論文要構思，海外訂單的技術規範要看。事做不完，但不急。做一件是一件。
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