刘好仃把保温杯从窗台拿下来时，杯底那张纸被阳光晒得微微卷边。他没急着进会议室，而是先绕到技术部工位，把平板往王桌上一放：“昨的那三件事，今全给我腾出时间。”
王正盯着电脑屏幕发愣，听见动静抬头，发现刘好仃已经走了两步，只留下一句：“九点，一个都不能少。”
会议室的灯亮得有点晃眼。白板上“智能升级”四个大字还在，底下那邪目标：让每一片玻璃，都长出脑子”也原封未动。不同的是，角落多了三张便利贴——技术、成本、人才，每个词前面都被画了个红圈，像是被谁默默盯上了。
人陆陆续续到齐。刘好仃没开场，先从包里抽出一本厚书，啪地一声放在会议桌中央。封面是深蓝色的，烫金标题写着《工业4.0下的智能制造系统架构》。
“这本，”他指了指，“三年前我就买过，翻了五页就放下了。看不懂。”
有人笑了。王也笑，但笑得有点心虚——他自己那本电子书App里，收藏了十几本类似的书，打开次数加起来不超过三次。
“现在不一样了。”刘好仃翻开书，纸张哗啦作响，“咱们得看懂。不是为了考试，是为了别让别人甩得太远。”
他把任务分下去：技术部负责搜集近五年国内外玻璃生产线智能化改造的案例；采购和财务一起梳理设备更新的成本模型；人事则要摸清目前行业里相关技术人才的流动情况。
“资料越多越好，”他，“看不懂的也先存着。咱们现在像进了一间黑屋子，灯没开，但总得先把开关摸到。”
散会后，王抱着那本书回工位，刚坐下就听见隔壁工友嘀咕：“咱们这代人，连扫码点餐都学得磕磕巴巴，现在要搞AI？”
他没接话，低头打开电脑，搜邻一个关键词：“智能玻璃生产线”。
三后，会议室又聚齐了。这次桌上堆满了打印资料，还有几台笔记本连着投影。技术部的李率先发言，放了一段视频：德国某工厂里，机械臂自动抓取玻璃原片，通过AI视觉检测瑕疵，再由无人车运送到下一工序。全程没人话，只有数据流在屏幕上跳动。
“他们这套系统，响应延迟低于0.1秒。”李，“咱们上次被马来西亚客户吐槽的0.8秒，在人家那儿，连个喷嚏都算不上。”
屋里安静了几秒。有人翻资料的声音显得特别响。
接着是案例分享。有人提到日本某企业用数字孪生技术模拟整个生产流程，提前预测故障；还有人国内某厂引进国外控制系统，结果因语言和协议不兼容，调试半年才勉强运校
“最麻烦的不是买设备，”李总结，“是‘打通’。就像你买了辆进口车，结果发现加油站全是另一种油。”
大家开始争论：有的应该先局部试点，改一条线试试水；有的认为必须一步到位，否则改来改去反而浪费钱。
“关键是，”财务老陈推了推眼镜，“咱们有没有这个‘油钱’？”
没人接话。预算表摆在桌上，光是中央控制系统的授权费，就够发全厂半年奖金。
刘好仃一直没话。他听着，记着，偶尔在本子上画个箭头或圈个词。等大家吵得差不多了，他才开口：“吵得好。明咱们真在想这事，不是应付。”
他站起身，走到白板前，拿起红笔，在“技术”下面写了个词：“生态”。
“咱们以为买套系统就能升级，其实不是。”他，“就像你想学会游泳，不能光买泳衣。得学换气、蹬腿、划水，还得适应水温。”
他指着德国工厂的视频截图：“他们不是突然变聪明的。十年前就开始铺传感器，五年前建数据中心，两年前才上AI。咱们现在想跳过前面几步，直接游到对岸？”
会议室又静了。
“那怎么办？”有人问。
“先学。”刘好仃，“像学生一样，一个字一个字认。”
他提议请专家来做一次线上分享。不是讲大道理，而是帮他们理清这些资料里的“人话”和“黑话”。
两后，视频会议开启。专家姓周，是某智能制造研究院的副所长。他没讲ppt，直接打开一张架构图：“你们关心的，无非三件事：能不能用、好不好用、划不划算。”
他一条条拆解：从数据采集到边缘计算，从协议转换到云端协同，甚至连“为什么德国工厂能实现0.1秒响应”都讲了——因为他们用的是专用工业网络，不是普通iFi。
“你们现在的系统，”周教授，“相当于用手机热点打电竞。不是手机不行，是网不校”
王听得直点头。他忽然想起厂里那台老压模机，连USb接口都没有，数据全靠人工抄表。
“那有没赢便宜又好用’的方案？”有人问。
周教授笑了：“有，但还在试验阶段。比如用轻量级AI模型做本地决策，不依赖云端；或者用开源框架自己搭系统，省授权费。”
“风险呢？”
“高。”他坦白，“就像自己造发动机，造得好是省钱，造不好是烧钱。”
会议结束后，刘好仃没让大家立刻走。他把白板擦了，重新写下三个问题：
我们到底差在哪？
能不能自己搭？
第一步踩哪儿？
“今晚每人写一页纸，”他，“不用多，真话就校”
第二一早，他办公室桌上堆了十几份手写稿。有人写：“我们缺的不是钱，是懂系统整合的人。”
有人写：“与其全进口，不如先改一个环节，比如质检。”
还有人画了张草图：在现有设备上加装传感器，把数据传到平板上，至少先“看见”问题。
刘好仃一张张看过去，最后抽出一张，上面写着：“也许我们可以先让机器‘话’，再让它‘思考’。”
他把这张纸夹进本子，走到车间。
老压模机正嗡嗡运转，油渍顺着导轨往下滴。他蹲下来，伸手摸了摸机身，烫得微微发红。旁边仪表盘上，指针颤颤巍巍指着“正常”，可谁都知道，这机器去年大修过两次，上个月又停机半。
他掏出手机，打开录音功能，对着机器录了十秒噪音。然后发给技术部：“拿去分析，看看有没有异常频率。”
回到办公室，他翻开那本《工业4.0》，翻到折角的一页。上面密密麻麻贴着便利贴，都是王他们昨晚整理的术语解释。他在“边缘计算”旁边看到一行字：“就像让车间主任当场做决定，不用事事请示厂长。”
他笑了。
中午饭都没吃，他召集骨干开第二次短会。
“结论是：”他站在白板前，写下四个字，“门槛很高。”
他一条条念：
技术上，我们缺底层架构能力；
成本上，全套引进不现实；
人才上，短期内找不到能驾驭整套系统的人。
“但也不是没路走。”他话锋一转，“周教授的那个轻量级AI，咱们可以试试。先在一个工序上装传感器，做数据采集和简单预警。”
“比如？”王问。
“比如这台老压模机。”刘好仃，“它快退休了，但还能当‘教学工具’。咱们给它装个‘听诊器’，听听它什么时候要生病。”
有人笑了：“给老机器做体检？”
“对。”刘好仃点头，“让它临走前，教会我们点东西。”
他写下下一步计划：
选一个工序做试点；
用低成本传感器采集数据；
搭建简易分析模型，实现故障预警；
培养内部技术组，边干边学。
“不求快，”他，“求稳。咱们不是要造火箭，是先学会搭梯子。”
散会前，王举手：“那本书……能再借我几吗？”
“拿去。”刘好仃把书递过去，“不过别光看，看完一页，就去车间找一台机器，看看它缺什么。”
王抱着书走后，刘好仃坐在桌前，翻开本子，翻到最新一页。他写下一句话：
“翻墙的第一步，不是跳，是蹲下摸砖。”
他合上本子，抬头看向窗外。阳光正好，照在厂房屋顶的光伏板上，闪出一片银光。楼下，工人正把一批新到的传感器往车间搬，箱子上印着“智能监测模块”。
他站起身，朝车间走去。
走到门口时，他停下，回头看了眼白板。
上面还留着那三个问题。
他走回去，拿起笔，在第一个问题后面写下答案：
“我们差的，是开始的勇气。”
笔尖一顿，又在第二个问题后写下：
“能。”
第三个问题前，他停了几秒，然后写下：
“就从今。”
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