��但对加工工艺的理解还停留在教科书层面。工艺不是公式，是经验。而经验，是需要时间和试错来积累的。”
随着研发团队的扩充，智能生产线的产品迭代速度明显加快。研发中心成立后的第一个月，就完成了对第一代智能生产线产品的全面 回测，梳理出了二十多项需要改进的问题，涉及视觉识别准确率、机械臂运动平滑度、AGV 路径规划效率等多个方面。
何志远接手视觉系统后，做的第一件事是重建了训练数据集。他发现，原有的数据集虽然规模不小，但样本多样性不足——大部分图像是在矿区车间相对均匀的光照条件下拍摄的，物体摆放位置也比较规整。而真实工厂的环境要复杂得多：光照可能来自多个方向且有阴影，工件可能随意堆叠且有油污覆盖，传送带上可能有振动导致图像模糊。他带领团队花了三周时间，跑了六家不同类型的工厂，采集了超过十万帧真实生产环境下的图像数据，然后用这些数据重新训练了视觉识别模型。新模型在测试集上的识别准确率从百分之九十四点五提升到了百分之九十八点二，对油污覆盖工件的识别准确率更是从百分之七十一跃升到了百分之九十六。
方旭东加入后，对机械臂的末端执行器进行了一次彻底的 重新设计。原有的气动夹爪虽然结构简单、控制方便，但只能抓取形状规则的物体，对于异形件和易碎品束手无策。方旭东设计了一种基于电致变刚度材料的柔性抓手——这种抓手在通电时处于柔软状态，可以贴合任意形状的物体表面；断电后迅速硬化，将物体牢牢固定。这种抓手的抓取成功率在测试中达到了百分之九十九点五以上，即使是鸡蛋豆腐之类的易碎品也能无损抓取。
孙国平则主导开发了一套工艺参数自适应优化系统。这套系统通过在机床上加装振动传感器和切削力传感器，实时采集加工过程中的状态数据，然后由类脑网络根据这些数据自动调整主轴转速、进给速度和切削深度，使加工过程始终处于最优状态。在某汽车零部件厂的试用中，这套系统使刀具寿命延长了约百分之三十，加工表面粗糙度降低了约百分之十五，废品率下降了近一半。
产品迭代的另一个重要方向，是从单台设备的智能化走向整条生产线的系统化协同。早期的智能生产线产品，本质上是用智能机械臂替换了人工工位，但生产线整体的 运行 和组织方式并没有发生根本性的变化。物料仍然需要人工搬运，工序之间的衔接仍然需要人工协调，生产计划的调整仍然需要人工干预。
研发中心成立后的第三个月，陆迪峰给团队下达了一个新的任务：开发一套能够覆盖整条生产线所有环节的“全流程智能生产系统”。这套系统不仅要包含智能机械臂、AGV、视觉检测等硬件设备，还要包含一套由类脑网络驱动的生产调度引擎——它能够根据订单的交期、物料的库存、设备的状态和人员的排班，自动生成最优的生产计划，并在执行过程中根据实际情况实时调整。
这套系统的开发难度远超单台设备的智能化改造。最大的挑战在于，生产调度是一个典型的组合优化问题，可能的调度方案数量随着工序数量的增加呈指数级增长，传统算法很难在有限的时间内找到最优解。赵寒的团队尝试了一种新的思路——将生产调度问题转化为类脑网络的强化学习任务，让网络通过与生产环境的交互来学习调度策略。
训练过程在深蓝之心的服务器集群上持续了将近两周。赵寒的团队构建了一个包含数百条虚拟生产线的仿真环境，每条虚拟生产线都模拟了不同类型的产品、工序和设备配置。类脑网络在这个仿真环境中进行了数百万轮的调度尝试，从一开始的完全随机调度，逐步学会了如何合理安排工序顺序、如何平衡各设备的负载、如何在出现异常时快速调整计划。
训练完成后，团队
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