算法是核心短板的结论已经明确，但林记研发团队很快陷入了新的困境。车间角落的会议桌前，所有人都愁眉不展，空气中弥漫着焦灼的气息。
“我们团队的核心优势在硬件研发，算法优化确实不是强项。” 陈曦揉了揉疲惫的眉头，语气中带着无奈，“之前调整的三元判断逻辑，已经是我们能做到的极限了，再想进一步提升精度，就需要更专业的算法技术支撑。”
小王也点点头，脸上满是焦虑：“我试着研究了一下传统算法的深度优化，但临界区间的特征太复杂，单纯调整参数根本无法解决根本问题。比如同样是气孔直径 2 的面团，有的湿度 63% 是合格的，有的湿度 61% 却接近过度，这种细微差异，传统算法很难精准区分。”
“那我们能不能聘请外部的算法工程师？” 李萌萌提议道，“专业的人做专业的事，或许能快速解决问题。”
这个提议立刻被陈曦否决了：“我已经咨询过两家科技公司，外部算法工程师的报价太高了。单次算法优化就要 5 万元，而且周期需要 1 个月，还不包含后续的维护和迭代。我们这次的研发预算总共才 8 万元，光是请人优化算法就占了一大半，后续基地设施升级、设备调试的资金就不够了。”
“5 万元确实超出了预算。” 林默皱起眉头，心中盘算着。之前申请的 2 万元农业补贴要用于基地的病虫害监测传感器和农户培训，不能挪用；外部合作的预付款还没到账，公司的流动资金也比较紧张。如果花 5 万元聘请外部团队，虽然能解决眼前的问题，但会影响其他项目的推进，得不偿失。
团队陷入了沉默，算法优化工作陷入停滞。所有人都明白，不解决算法问题，“糕小默 2.0” 就无法达到量产标准，之前的所有努力都可能付诸东流。
“难道就没有别的办法了吗？” 苏晚轻声问道，她看着桌上那篇陈曦分享的《深度学习在面团发酵状态检测中的应用》论文，心中突然有了一个念头，“陈曦之前提到的深度学习算法，我们能不能自己尝试引入？”
“自己引入？” 陈曦愣了一下，随即摇了摇头，“深度学习算法的门槛很高，需要掌握卷积神经网络、模型训练等专业知识，我们团队里没有人有相关经验。而且搭建模型、训练数据都需要大量的时间和精力，我们不一定能搞定。”
“但我们可以尝试一下。” 林默突然开口，他的眼神中带着坚定，“现在不是退缩的时候，我们必须找到一个性价比最高的解决方案。我来对比一下外部合作和自主研发的成本与周期，看看哪个更可行。”
他拿起笔，在纸上快速列出两组数据。
“从数据对比可以看出，自主研发虽然有技术门槛，但成本仅为外部合作的 4%，周期还能缩短一半，而且后续可以根据实际需求不断优化模型，长期来看更具性价比。” 林默指着表格分析道，“现在的关键不是我们有没有经验，而是我们愿不愿意尝试。我相信，只要我们团结协作，一定能攻克这个难关。”
陈曦看着表格中的数据，心中有些动摇：“林总，我明白你的意思，但深度学习算法确实很复杂，我们真的能在 2 周内完成模型训练吗？”
“我们不需要一开始就追求完美，” 林默说道，“我们可以先采购成熟的算法框架，比如 TensorFlow 或 PyTorch 的开源框架，在此基础上进行二次开发，降低技术难度。而且我们已经有了一定的样本数据基础，再补充收集一些，就能开展模型训练。”
他顿了顿，继续说道：“我已经想好了具体的方案：第一，采购开源算法框架，搭建基础的深度学习模型；第二，制定详细的数据收集计划，采集足够的样本用于模型训练；第三，明确分工，发挥每个人的优势，共同推进项目。”
林默的方案让团队重新燃起了希望。陈曦深吸一口气，坚定地说：“好，我们就尝试自主引入深度学习算法！虽然我对算法不熟悉，但我可以快速学习相关知识，负责模型搭建和训练。”
“我支持你！” 小王立刻响应，“我可以负责优化算法代码与设备的兼容性，确保训练好的模型能顺利嵌入视觉识别系统。”
苏晚也说道：“我和李萌萌负责数据收集和整理，保证样本数据的质量和数量，为模型训练提供有力支持。”
看到团队重新振作起来，林默露出了欣慰的笑容：“太好了！现在我们明确分工，各司其职，全力以赴推进算法优化工作。我会联系相关的技术顾问，为我们提供必要的指导，帮助我们尽快掌握深度学习的核心技术。”
接下来，团队召开了紧急会议，制定了详细的实施计划：
一、算法框架采购与搭建
· 预算：2000 元，采购 TensorFlow 开源算法框架及相关配套工具；
· 负责人：陈曦，在技术顾问的指导下，搭建基础的卷积神经网络模型；
· 时间节点：3 天内完成框架搭建和模型初始化。
二、数据收集计划
· 样本数量：采集 500 组发酵面团的样本数据，涵盖不同发酵状态、不同批次的糯米粉；
· 数据维度：每组样本需包含高清图片（3 个角度）、表面湿度、环境温度、发酵时间、人工判定结果；
· 发酵等级划分：苏晚提出将发酵程度分为 5 个等级（不足、略不足、合格、略过度、过度），确保数据更具针对性；
· 分工：陈曦负责拍摄高清图片，苏晚负责记录湿度、温度、发酵时间等数据，并邀请 3 名糕点师傅进行人工判定；李萌萌负责数据整理和分类，建立样本数据库；
· 时间节点：7 天内完成所有样本数据的收集和整理。
三、模型训练与优化
· 数据预处理：对收集到的样本数据进行归一化、增强处理，提高模型的泛化能力；
· 模型训练：将预处理后的数据集分为训练集（80%）、验证集（10%）、测试集（10%），输入卷积神经网络模型进行训练，不断调整参数，提升识别精度；