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清明前的雨夹雪,陈默带着女儿小雨回到老家矿区。墓碑前的青草刚冒出新芽,父亲的遗像在水汽中有些模糊。小雨蹲下身,把自己折的纸矿灯放在碑前——那是她在科技节上做的手工,LED灯芯一闪一闪,像真正的矿灯那样温暖。
爸爸,爷爷的矿灯是不是也这么亮孩子的眼睛映着灯光,像盛着两汪星河。陈默点头,想起父亲那盏老式蓄电池矿灯,每次下井前都要仔细擦拭,玻璃罩上的划痕比星星还多。爷爷的矿灯照亮的是煤层,而我们现在做的,是让整个地下都亮起来。
矿区纪念馆正在筹备新展览,馆长邀请陈默捐赠一台退役的矿瞳原型机。在陈列室,他看见自己十四岁当学徒时穿的工作服,袖口磨出的毛边还带着当年的煤屑。旁边是老张用过的风镐,金属表面布满凹痕,像刻着无数个跑字。
这些老物件,年轻人都看不懂了。馆长是位退休矿工,手指抚过风镐的握把,他们只知道现在有机器人,但不知道每个按钮背后,都是血泡磨出来的经验。陈默摸着展柜玻璃,突然有了新想法：在矿瞳的AI系统里,加入老矿工的经验数据库。
回到实验室,他召集团队：我们不能让科技切断代际传承。那些在井下摸爬滚打三十年的老班长,他们的直觉比任何算法都珍贵。于是,研发团队开始走访全国各地的退休矿工,用VR设备记录他们的操作习惯、危险预判经验,甚至是敲击支架判断稳定性的听声辨位技巧。
第一个加入数据库的是李师傅。在模拟巷道里,他戴着数据手套敲击工字钢,AI系统同步采集震动频率、力度和声音波形。当啷声发闷,说明支架有裂纹；清脆声带尾音,才是结实的。老人的话被转化为声纹模型,输入矿瞳的听觉传感器。
三个月后,新一代矿瞳2.0搭载了经验传承模块。在王庄矿的测试中,当机器人检测到支架应力正常时,AI突然发出额外警报——根据李师傅的声纹模型,某根支架的敲击声存在0.3秒的异常尾音。现场排查发现,支架连接处果然出现了肉眼难辨的裂纹。
比我当年用耳朵听还准。李师傅摸着机器人的耳朵笑了,不过这铁疙瘩要是会哼梆子戏,就更像真人了。这个无心之语让陈默灵光一闪：为什么不给机器人加入环境音识别让它能听懂矿工之间的暗号,能分辨风镐声中的异常节奏。
于是,在矿瞳的拾音系统里,收录了各种矿下声音：风镐突突的轰鸣、卷扬机的吱嘎、矿工间的口哨信号,甚至是老班长们跑调的梆子戏。当AI能从嘈杂的背景音中分辨出某台设备的异常响动时,它就不再是冰冷的机器,而是带着人类温度的井下伙伴。
那年夏天,陈默收到一份特殊的礼物：来自全国二十七个矿区的老矿工,联名寄来的安全帽徽章。这些徽章颜色各异,有的锈迹斑斑,有的还别着褪色的小红花,却都在背面刻着同一个字——安。它们被郑重地镶嵌在矿瞳的操作台上,成为这个科技产品最温暖的注脚。
