我们需要解决的关键问题和大致的研方向。”
接下来的几天，小周和技术团队日夜奋战，整理出了一份详细的技术方案。
叶东虓拿着方案，四处奔走联系高校的科研团队。
经过多次沟通和洽谈，他们与一所知名高校的物联网实验室达成了合作意向。
“我们会安排专门的科研人员与你们对接，共同攻克技术难关。”
高校实验室的负责人说，“这也是我们产学研合作的一次有益尝试。”
与此同时，江曼积极申请政府的科技扶持资金。
她准备了厚厚的申请材料，详细阐述了项目的创新性、市场前景以及对当地经济展的推动作用。
在各方的共同努力下，技术革新项目正式启动。
厂里专门划出了一个研区域，高校的科研人员也入驻其中，与厂里的技术团队并肩作战。
叶东虓每天都会到研区域了解进展，及时解决遇到的问题。
第十二章：技术革新的契机（续）
研过程充满了挑战，兼容性问题成为个难题。
物联网模块与现有仪表硬件的适配异常复杂，不同型号仪表的电路布局和接口标准存在差异，需要逐一调整优化。
小周和高校科研人员常常为了一个小小的电路焊点，反复试验数十次。
“这个电阻的参数再微调一下，看看能不能改善信号传输的稳定性。”
高校的李博士拿着万用表，仔细测量着数据。
“好，我试试。”
小周眼睛紧紧盯着电路板，手中的电烙铁精准地落下。
数据安全也是重中之重。
随着仪表接入物联网，大量的生产数据将在网络中传输和存储，一旦泄露后果不堪设想。
团队查阅了大量资料，参考国际先进的数据加密技术，设计了一套多层加密方案。
然而，在实际测试中，加密算法对仪表的运行度产生了影响。
“加密强度和运行效率之间需要找到一个平衡点。”
江曼看着测试报告，眉头紧锁。
“我们尝试优化算法结构，减少不必要的计算量。”
叶东虓提出建议。
研团队又投入到紧张的算法优化工作中，经过无数次的代码修改和模拟测试，终于找到了一种既能保证数据安全，又不影响仪表性能的加密方式。
复杂算法的实现同样困难重重。
故障预测算法需要对大量的历史数据和实时监测数据进行分析，以准确判断仪表可能出现的故障。
但实际生产环境中的数据存在噪声和不完整性，给算法训练带来了极大挑战。
“这些异常数据可能会干扰算法的准确性，我们要想办法进行数据清洗。”
小周指着电脑屏幕上杂乱的数据曲线说。
团队成员们通过机器学习中的数据预处理技术，对海量数据进行筛选、去噪和补全。
同时，不断调整算法模型的参数，提高其对复杂数据的适应能力。
在这个过程中，资金也如流水般花出去。
尽管有政府扶持资金和厂里的部分利润投入，但仍有较大缺口。
叶东虓和江曼不得不再次与银行沟通，争取更多贷款。<