工業機器人、物流機器人，以及價格不菲的加工中心在一周之內陸陸續續的被送至園區，將這些設備吊運到位之後，經銷商的工人開始進行安裝調試，直到最後一台設備安裝完成，蘇雅妍立即讓孫秘書清場，然後命令魔方分析設備上所有伺服馬達的功率，並把得到的數據發送到服務器。
雖然她手裡有每台設備的詳細資料，但魔方分析的速度不但比她手工錄入要快，還能得到更為準確的數據。並且由AI與AI進行數據交換，極大程度的縮短了小墨理解這些設備工作原理的時間。
蘇雅妍看著納米機群回傳的畫麵中，的機械臂做著各種奇怪的動作，物流機器人離開充電樁在廠房裡滿地亂跑，電機運轉的聲音充斥著整個空間，那動靜大到外麵巡邏的保安隔著混泥土內牆都能聽見。
保安們雖然感到詫異，但還是認認真真的做著本職工作，保障廠房安全是他們的首要任務，畢竟老板下了命令，無論出現什麼異常情況，隻要警報沒響，都是正常的。
在魔方係統的幫助下，短短一天時間裡，小墨就搞清楚了每個傳感器的作用，以及伺服電機的運轉對機械臂姿態所造成的影響，並且在原有的程序基礎上重新生成了一套運動控製算法進行替代。
之前為了讓小墨的模型動作無限貼近人類，蘇雅妍讓她從網絡中抓取了與人體力學和人類身體構造有關的內容，操控六軸機械臂對小墨來說與模仿人類運動沒什麼兩樣，無非就是多了幾個關節，而且可動範圍也更大一些。
這幾天蘇雅妍還讓小墨分析了很多數控程序，並以視頻作為參照，刀具的每個坐標和移動路徑所能造成的效果都被記錄在服務器中，這一切的準備直接導致小墨以驚人的速度學會了所有設備的工作模式。
蘇雅妍不禁再次感歎，機器學習的高效是人類窮極一生都無法企及的。
晚上十點磨合結束，機械臂的動作比下午那會要靈活流暢的多，物流機器人的運動軌跡也更為合理高效，蘇雅妍看著感覺差不多了，便讓小墨用現有的材料製作一個她自己的模型試試。
話說這算不算是用鐵做的手辦……
接到命令之後，物流機器人離開充電樁，用鏟子將放在角落的鐵塊運至機械臂的工作範圍內，機械臂非常靈巧的將金屬塊拿起來，安置在工作台上，刀架開始運轉，自動換裝合適的切削刀具。
伴隨著金屬的摩擦以及電機高速運轉的聲響，鐵塊不一會就被切割成圓柱體，隨後便是更為細致的加工。
十幾分鐘之後，機械臂將一個17大小，銀光閃閃的小墨手辦放到鏡頭前，衣服的紋理很清晰，五官也刻畫的非常細致，如果能上色那就更好了。