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修复原则：优先保障基础功能（如数据传输），牺牲非核心性能（如运算速度）
2020 年 8 月，第一版数字孪生模型完成训练。当系统模拟 “齿轮温度异常” 场景时，AI 立即调取 1985 年讲座录音片段：“1959 年冬天，齿轮冻住 0.98 毫米就转不动了 —— 要留缝，就是留安全余量。” 但模型无法解释 “为什么是 0.98 毫米”，这个问题直到团队发现 1963 年的车间日志才解决 —— 那是当年长春最冷的冬天，齿轮的热胀冷缩实测数据就是 0.98 毫米。
模型训练的突破点出现在语音分析阶段。AI 识别出陈恒在不同场合提到 “留道缝” 时的伴随动作：右手食指与拇指张开约 1 毫米间距。动作捕捉系统将这个手势转化为三维坐标，与寒带密码机的齿轮间隙参数（1 毫米）形成完美对应。王工在调试日志中写道：“他的手势就是活的参数表 ——0.98 不是精确数字，是‘差不多 1 毫米’的经验表达，这才是需要学习的核心。”
2020 年 10 月的极端环境测试中，数字孪生首次展现实用价值。当寒带密码机因低温出现 “数据校验超时” 错误时，系统自动激活陈恒数字形象：虚拟的陈恒在屏幕上演示齿轮间隙调整，同步播放 1985 年的录音：“超时不是坏了，是温度让齿轮转慢了 —— 把校验时间延长 10%，就像给手表冬天调慢两分钟。” 按此方案处理后，错误修复成功率从 68% 提升至 97%。
数字孪生的思维模拟在细节中逐渐完善。团队发现陈恒处理问题时总会参考三个维度：历史数据（如 1959 年的实测值）、现场条件（如温度湿度）、核心需求（如数据安全）。这些维度被转化为 AI 的决策树，当系统遇到未知错误时，会按 “历史 - 现场 - 核心” 的顺序寻找解决方案，这个逻辑与陈恒 1963 年的工作手册记录完全一致。
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