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2、第四块牌匾 禾象实验室 ...
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禾象实验室的历史，比它成立的时间长十二年。
第二天上午，林照野跟着邵简去领门禁卡。实验室在学院楼五层，电梯门一开，新铜牌便迎面发光。铜牌下面垫着一层透明亚克力，亚克力后面露出半个“遥”字，像旧时代没有擦净的字幕。
“牌子为什么不直接拆干净？”林照野问。
邵简在门禁机上录入他的工号。
“墙皮会掉。”
“那旧牌呢？”
“也不能扔。资产。”
她推开储物间。墙边竖着三块牌匾，尺寸完全相同。
第一块叫“智能图像处理研究室”，落款是十二年前；第二块叫“低空遥感与机器感知中心”，落款是七年前；第三块就是昨天被换下来的“低空视觉与遥感小组”，落款两年前。三块牌的区别主要在于名词的排列顺序和经费来源。
“这是第四块。”邵简说。
“说明研究发展很快。”
“牌匾发展得尤其快。”
实验室里有二十七个工位，坐了九名学生。其余椅子上放着无人机电池、坏显示器、纸箱和一台没有轮子的农用喷雾车。墙上贴着多旋翼飞行器结构图，旁边刚加了一张水稻病害图谱。图谱左上角还留着下载网站的水印。
一个戴黑框眼镜的男教师从服务器后面钻出来，手里捏着网线。
“你就是林照野？”
“是。”
“罗竞川。”男人把网线换到左手，同他握了一下，“工位给你留在窗边。先别高兴，下午太阳能把你训练成红外图像。”
罗竞川是学院里真正长期做工程的人。原低空视觉团队的六架无人机，有四架是他带学生组装的；一套山区输电线巡检系统，也是他用三年把代码从论文里的演示改成能在风里飞的东西。
林照野问：“农业数据在哪？”
罗竞川指了指墙上的病害图谱。
“目前主要在墙上。”
“昨天说三天后现场演示。”
“所以今天要先决定现场在哪。”
实验室群里正不断弹消息。詹炜发了一个任务表：林照野负责算法整合，罗竞川负责无人机平台，青年教师柏颂负责项目书和展示页面，研究生叶穗负责数据，另有三名学生负责视频剪辑、媒体联系和现场氛围。
林照野把表格看了两遍。
“现场氛围也是技术模块？”
罗竞川说：“最稳定的模块。”
叶穗抱着一只移动硬盘过来。她个子不高，头发扎得很紧，像生怕有一根落进数据集。
“林老师，这是詹院长让我给您的图像。”
硬盘里有六个文件夹：玉米病害、番茄病害、苹果病害、小麦病害、水稻病害和其他。总共一万八千多张，多数来自公开数据集，少数文件名带着网络下载时留下的括号和“副本”。
“授权呢？”林照野问。
叶穗摇头：“柏老师说先做内部演示，不发表。”
“现场演示也要说明来源。”
“我问过。他说先让模型跑起来，来源可以在项目书里统一。”
“统一来源？”
“大概是把不同来源写成一种来源。”
叶穗说完便觉得自己解释得过于准确，低头打开另一个目录。里面有原团队去年拍的无人机航拍视频，内容是山地输电通道、河滩违建和光伏板热斑，没有田。
“现在要用这些训练农业模型？”林照野问。
“詹院长说底层视觉能力是相通的。”
罗竞川在一旁接话：“飞机也相通。拍电线是飞，拍稻子也是飞。”
林照野把一个视频拖进播放器。无人机沿高压线匀速前进，模型用红框标出绝缘子缺陷。框很稳，偶尔把云层边缘当成破损。
“检测器可以迁移，但类别、尺度、视角都不同。输电缺陷是高空小目标，病斑是近景纹理。三天不可能做出可靠系统。”
“可靠不用写在演示标题里。”柏颂从门口走进来。
他三十六岁，穿一双干净得像没踩过实验室地面的白鞋，怀里夹着笔记本电脑。“詹院长让我来对齐一下大家的理解。三天后不是验收产品，是展示技术路线。路线的意思，就是现在不在终点。”
“总得在路上。”
“当然。我们有无人机、有图像、有模型，还有农业需求。四样东西一放，就是一条完整路线。”
柏颂打开演示方案。第一页是一架无人机飞过金色稻田，光线从机翼后方照出未来。第二页写着“全球首创多尺度空天地一体化农业视觉大模型”。第三页是技术架构，分成感知层、认知层、决策层和产业层，每一层都有十几个方框。
林照野问：“哪个模块已经完成？”
“视觉底座。”
“具体是什么？”
“你昨天带来的模型，加上罗老师的飞行平台。”
“我带来的是代码，不是训练好的农业模型。”
“这就是为什么要三天。”
柏颂说话总有一种公文的弹性。任何坚硬的问题落进去，都会被包住，再以更圆的形状弹回来。
叶穗翻到数据页，忽然问：“方案里写自主建设十万张农业图像库，这个数据在哪？”
柏颂没有迟疑：“建设中。”
“现在一万八千张还是公开下载的。”
“所以你这三天的任务很重要。数据增强懂吧？旋转、裁剪、颜色扰动、镜像，一张可以产生多张。算法时代，数据不是死的，是能生长的。”
“增强后的图片能算新的独立样本吗？”
“项目书写的是图像规模，没有写独立。”
林照野看着柏颂。
“测试集必须从原始样本层面隔离。若同一张图的裁剪版本同时进训练和测试，指标没有意义。”
“我非常赞成严谨。”柏颂笑了，“但今天讨论的是演示。我们先建立信心，再逐步提高可信度。”
罗竞川把网线插回服务器。
“先相信，再可信。顺序真先进。”
柏颂像没听见。他发下任务：叶穗把一万八千张扩到十万；林照野把公开模型接入学院展示页；罗竞川选一架外观最新的无人机；短视频团队今天下午去农学院试验田踩点。
“模型如果识别不了水稻病害怎么办？”叶穗问。
“页面可以先演示苹果和番茄。”
“可试验田只有水稻。”
“页面上不写作物名，写智能病害。”
林照野第一次理解“多模态”的行政含义：同一张嘴可以同时说几种并不相容的话。
中午，詹炜来实验室视察。他没有看代码，先看铜牌，然后站在牌下拍了张照片。
“整体氛围不错，但农业元素不足。”他说，“墙上的无人机图太工业，要换成田园一点的。学生桌上也别全是螺丝电池，放几盆作物。”
罗竞川说：“实验室没阳光，水稻活不了。”
“仿真的也可以。我们做人工智能，本来就不排斥仿真。”
詹炜走到林照野工位前，问三天能不能完成。
“能完成演示页面，不能完成可靠系统。”
“年轻人不要先给自己设限。”
“这不是给人设限，是数据条件。”
詹炜笑了笑。他对直率有一种领导式的宽容，仿佛直率是年轻人暂时患上的皮疹，过几年自然会好。
“照野，做科研既要懂技术语言，也要懂战略语言。技术语言告诉你现在有什么，战略语言告诉你未来必须有什么。没有后者，前者永远进不了主流。”
“如果未来三天后还没有呢？”
“那就说明我们离未来还有距离。”
他说完，转身叫住叶穗。
“账号名字定了，叫‘稻田万相’。你形象清新，懂技术，后天直播你出镜。”
叶穗愣住：“我没做过直播。”
“不会可以学。青年人要全面发展。”
“我的数据还没整理完。”
“传播也是数据。一个点赞也是一次正向反馈。”
下午，物业送来六盆塑料水稻。叶片一模一样，连弯曲角度都没有差别。学生把它们摆在铜牌两侧，禾象实验室顿时有了丰收气象。
林照野用公开数据跑了一个基础模型。验证准确率八十七，换到叶穗从家里拍的几张真实病叶上，只剩五十四。模型对干净背景上的病斑很有把握，对田里混着泥点、虫咬和光影的叶片则一视同仁地困惑。
他加了不确定性输出。置信度不足时，红框会变灰，并显示：
【无法判断，请人工复核。】
叶穗盯着灰框看了半天。
“这个好。”
“为什么？”
“我爸认不准病时就去问农技员。他从不因为是人，就非得立刻说一个答案。”
柏颂过来看页面，第一眼就皱眉。
“灰色不好看，像系统坏了。”
“这是系统最诚实的时候。”
“演示要展示能力，不展示谦虚。”
他让学生把灰框隐藏，只保留置信度最高的结果。屏幕上的每一片叶子立刻都有了病名。塑料水稻也被识别为“健康植株”，置信度百分之九十九点六。
詹炜再次路过时，看见这个数字，很满意。
“这就对了。科研要有自信。”
窗外的风吹动铜牌下面那半个旧“遥”字。实验室第四个名字闪着新光，三块旧牌在储物间安静躺着。
它们没有过时。
只是在等待下一次政策，把自己重新排列。
