于钻孔和爆破环节。一台搭载了多光谱传感器和类脑网络控制系统的智能钻机，可以根据实时采集的岩层数据，自主调整钻孔的深度、角度和间距，并在钻孔完成后自动标注爆破药的装填参数。在白云鄂博的试验中，这台智能钻机的钻孔定位精度达到了厘米级，爆破后的矿石块度分布比人工操作更加均匀，后续破碎工序的效率因此提升了约百分之十五。
地下矿的方案则侧重于运输和安全监测。一套由类脑网络统一调度的智能运输系统，由十余台无人驾驶矿卡和两台装载机器人组成，可以在没有人工干预的情况下，完成从采掘面到破碎站的全程运输任务。系统在上线运行的第一周，就创造了连续七十二小时无故障运行的纪录，运输效率比人工车队高出约百分之三十。
“采矿是最适合机器智能发挥作用的场景之一。”陆迪峰在项目总结会上说，“环境恶劣、劳动强度大、安全事故风险高——这些因素让采矿行业越来越难招到人。而机器不怕苦、不怕累、不怕危险。它们可以二十四小时不间断工作，可以在有毒气体超标的环境中作业，可以在塌方风险较高的区域执行任务。用机器替代人来做这些工作，不是为了省钱，是为了让更多的人不必再冒着生命危险去谋生。”
随着智能生产线产品和智能采矿方案的逐步成熟，一个正向的迭代循环开始形成。
每一条新部署的智能产线、每一台新投入使用的智能钻机，都在源源不断地向深蓝逻辑的服务器集群回传运行数据。这些数据包含了机械臂在各种工况下的运动轨迹、视觉系统在不同光照条件下的识别结果、类脑网络在面对异常情况时的决策过程及其后续效果。算法团队对这些数据进行清洗、标注和分析，提取出有价值的训练样本，用于更新类脑网络的基底模型。更新后的模型再被部署到下一批出厂的设备和产线上，使它们从一开始就具备比上一代产品更强大的能力。
“这个循环一旦建立起来，我们的优势就会像滚雪球一样越滚越大。”赵寒在一次内部技术分享中说，“每多部署一条产线，我们的数据量就增加一分，模型就更聪明一分。而模型更聪明，就意味着客户的使用体验更好，愿意采购的客户就更多，部署的设备就更多，回传的数据也就更多。这是一个自我强化的正循环。”
陆迪峰站在龙渊一号的指挥中心里，看着屏幕上那张不断扩大的设备部署地图。地图上的光点正在以每周数个的速度增加着——长三角的汽车零部件工厂、珠三角的电子组装车间、华北的矿山、西南的化工园区。
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