"现在就是最好的测试机会。"林默说，"先在一条生产线上试点。"

很快，实验开始了。新系统通过传感器实时采集工人的操作数据，并给出及时反馈。比如在关键的芯片封装环节，系统会通过AR眼镜显示最佳操作路径。

"太神奇了！"一位新员工惊叹道，"就像有个经验丰富的师傅在旁边指导。"

效果立竟见效。有了AI辅助，新工人的合格率迅速提升到80%以上。

但新的问题又出现了。老员工们开始抱怨，说这套系统太机械，限制了他们发挥经验的空间。

"这就是扩张中最难的部分。"杨立说，"如何平衡效率和灵活性，标准化和个性化。"

"所以系统要再进化。"林默说，"不是简单的指令发放，而是要学习和适应每个工人的操作习惯。"

李明远明白了："用量子计算的自适应算法，让系统成为真正的'智能师傅'？"

"没错。每个工人都有自己的技术特点。"林默解释，"系统要能识别这些特点，并据此优化工艺流程。"

这个想法让整个团队兴奋起来。很快，新的开发方案就确定了：系统不再强制统一的标准动作，而是为每个工人定制最适合的操作方式。

"林总！"陈芸突然叫道，"您得看看这个数据异常。"

在分析生产数据时，他们意外发现一些老工人的操作方式虽然不标准，但效率反而更高。

"这些都是宝贵的经验！"李明远说，"我们可以让系统学习这些技巧，形成新的最佳实践。"