刘好仃把茶杯往桌上一搁，水纹晃了三晃才停。小李正往系统里导数据，老张坐在旁边，手里捏着张打印出来的图表，眉头松了半截。
“昨儿那张#001，我翻了三遍日志。”刘好仃开口，“三次运行，两次报警一次漏，系统记了预警，留了痕，流程走通了。”
小李头也不抬：“不止那张。从昨天下午一点四十七分起，新规则上线，一共捕获了十三次识别分歧，全进了模糊库。人工复核后，八次确认是高风险，五次是误扰。”
老张把图表推过去：“你看这儿，改进前，AI对边缘裂的漏检，差不多三成。现在回测七天数据，同样的图，漏的只剩九个点。”
“不是运气。”小李调出对比图，“我们补了二百一十七张标注图，全是带气泡、磨砂干扰的边缘裂。模型现在见得多，心里有数了。”
刘好仃凑近屏幕：“以前是看一眼就下结论，现在是犹豫了，反而对了路。”
“犹豫是好事。”小李笑了，“以前它瞎自信，现在知道哪块儿虚，先喊人。”
老张哼了一声：“我倒不怕它犹豫，就怕它以后光喊人，自己不动脑。”
“它本来就不该动脑。”刘好仃说，“它干的是‘筛’，咱们干的是‘判’。筛子眼细了，活儿才轻。”
小李把两组数据并排打开。左边是改进前的测试记录，红色警报密密麻麻，像被戳了一排洞的纸；右边是启用新规则后的结果，警报少了，但每一条都带着“已标记”“已归档”“已复核”的戳。
“漏检率从31%压到9%，提升明显。”小李指着曲线，“更关键的是，分歧预警率从18%涨到44%。说明系统对模糊案例更敏感了，风险提前暴露，不是藏起来。”
老张盯着那根上扬的黄线，看了足足半分钟，才点头：“这数，站得住。”
“不止数。”刘好仃拉开抽屉，取出一个硬皮本，翻开，“这是我昨天下车间记的。b线今天上午跑了四百块玻璃，AI自动放行三百一十二块，剩下八十八块进了复核区。老张带人看了一个多小时，最终挑出七块真问题，全是边缘微裂，两块还带自爆前兆。”
他合上本子：“零漏。”
老张没说话，伸手摸了摸显示器边框，像是在确认什么还在原位。
“咱们得写个东西。”刘好仃说，“不能光靠嘴说稳了。”
小李立刻新建文档，标题打了一半，又删掉，重新输入：“边缘缺陷识别优化效果评估报告”。
“第一条写清楚。”老张说，“不是系统替人做决定，是帮人把眼睛擦亮。”
“记上了。”小李敲字，“‘预警机制不替代人工终审，所有高风险案例须经三人会审确认’。”
刘好仃靠在椅背上：“还得把数据列全。改进前漏检率、改进后漏检率、预警触发频次、人工修正比例，一条不落。”
“要不要加个备注？”小李问，“说明这些数据基于过去七天137张模糊案例的回测结果，样本覆盖典型干扰场景三类，光照条件四种。”
“加。”刘好仃点头，“让人挑不出刺。”
老张忽然起身，走到白板前，拿起笔，在“判定可靠性”那行字下面，画了条横线，写下：“经验证，当前方案可防漏、可追溯、可复制。”
他放下笔：“这三条，够用了。”
小李把报告拉到最后，插入三人电子签名区。鼠标悬在“保存”按钮上，回头问：“真这么交？”
“不然呢？”刘好仃说，“干了这么多天，总不能最后自己不信。”
小李点了保存。文件版本跳成V1.0，时间戳定格在十四点零七分。
“发出去？”小李问。
“先不急。”刘好仃摇头，“等我们自己再过一遍。数据不能只看结果，还得看过程。”
小李立刻调出日志后台。系统记录显示，每一张进入模糊库的图像，都有完整的操作轨迹：谁触发、哪次运行出现分歧、置信度变化、最终归档路径。
“你看这张。”刘好仃指着一条记录，“早上九点十八分，同一张图连续三次输入，第一次判裂纹，第二次判划痕，第三次建议复核。系统没放行，直接标黄进库。十分钟后，老张登录，确认高危，打标，归档。”
“全程七分钟。”小李说，“比人工全检快一半。”
“关键是，它知道自己拿不准。”刘好仃说，“以前是硬判，现在是认怂。认怂比硬扛靠谱。”
老张忽然笑了：“我带徒弟那会儿，总说‘看不出就别瞎说’。现在倒好，教AI学会闭嘴了。”
“它不是闭嘴。”小李纠正，“是学会举手了。”
三人静了片刻。报告静静躺在共享目录里，标题清晰，数据完整，结论明确。
“接下来呢？”小李问。
“再跑三天。”刘好仃说，“看看数据是不是还能稳住。如果连续七十二小时预警率不掉，漏检率不反弹，咱们就真能松口气。”
老张站起身，拍了拍裤子：“我去车间转转。看看人跟机器，配合得顺不顺。”
门关上后，小李低声问：“您真觉得它现在‘敢下嘴’了？”
刘好仃没直接回答，而是调出#001号图的最新一次测试记录。同一张边缘带泡的裂纹图，三次运行结果如下：
第一次：“检测到边缘微裂，置信度81%。”
第二次：“检测到边缘微裂，置信度79%。”
第三次：“检测到边缘微裂，置信度83%，建议人工复核。”
系统没有放行，但也没有犹豫。三次结果高度一致，只是依然选择上报。
刘好仃指着屏幕：“它现在不是不敢下嘴，是知道嘴下的是大事，得喊人一起看。”
小李点点头，正要说话，刘好仃忽然抬手。
“等等。”
他放大第三次运行的热力图。模型聚焦的区域，和人工标注的裂纹走向几乎完全重合，但在裂纹末端，有一小块区域，颜色略浅。
“这儿。”刘好仃用笔尖点着，“它盯得准，但尾端信心不足。”
小李立刻调出参数记录：“最后一次训练，边缘断裂样本只加了三十七张，其中带末端分叉的，只有八张。”
“不够。”刘好仃说，“它认得清开头，但对‘收尾’还不熟。”
“那怎么办？”
“再补数据。”刘好仃合上显示器，“让老张翻翻老图库，专找那种裂到一半突然分叉的，我们再喂它一顿。”
小李打开新文件夹，命名：“边缘断裂末端专项训练集——待采集”。
刘好仃起身，走到窗边。楼下b线的传送带正匀速前进，机械臂精准抓取，检测灯绿光频闪。每一块玻璃通过时，系统都会快速扫描，大多数直接放行，少数被拦下，贴上黄标，送往复核台。
一个质检员拿起放大镜，对着一块玻璃边缘看了几秒，点头，挥手放行。
刘好仃看了会儿，转身说：“不是机器变聪明了，是咱们让它学会了‘不知道的时候别装知道’。”
小李把新任务记进待办清单，抬头问：“那它什么时候才算真‘会了’？”
刘好仃刚要开口，手机震了一下。是系统后台的自动提醒：
“模糊案例库新增条目：#138，图像Id-G7721，三次识别结果一致，均标记‘高风险边缘裂’，置信度平均82.3%，已触发人工复核流程。”
他点开图。一块普通磨砂玻璃，边缘一道细纹，弯弯曲曲，像冬天窗上的冰裂。但裂纹末端，分出两道极细的叉，像树根扎进土里。
老张的手写批注已经附在旁边：“典型疲劳扩展，三个月内必爆。留。”
刘好仃把手机转过去，小李看了一眼，笑了。
“它这次，自己先认出来了。”