等艾伦说完，会议室陷入短暂的沉默，气氛微妙而紧张。林野知道，现在所有人的目光都聚焦在他身上，等着看他如何回应。是羞愧地低头认错，请求修改方案？还是……？
他没有争辩，只是深吸一口气，站起身。他的动作很慢，带着一种深思熟虑的沉稳。然后，他从旁边的公文包里，拿出一个东西。
那东西被巧妙地伪装成了一个金属质感的高端平板电脑，线条流畅，边缘锐利，一看就价值不菲。在场的不少人，包括艾伦，都下意识地以为这是林野要拿出什么补充材料或者进行现场演示。
林野将这个“平板电脑”轻轻放在桌上，屏幕朝内。他开口了，声音平稳清晰，没有丝毫因为刚才的沉默而带来的慌乱：
“肖先生的技术令人赞叹。AI的潜力毋庸置疑，尤其是在处理复杂模式识别和大规模数据分析方面，确实远超传统方法。但是，钢轨探伤，它涉及的是基础设施安全，是数百万人的生命财产。它的底层逻辑，首先是物理学：应力如何传递，材料如何疲劳，裂纹如何萌生与扩展。这些规律，是客观存在的，是不以我们的意志为转移的。”
他停顿了一下，目光扫过全场，最后落在艾伦脸上：“AI模型，尤其是您提到的这种需要海量高质量数据训练的大模型，它的强大建立在数据的基础之上。可现实是，某些极端失效模式——比如极寒天气下的冻胀导致的层状撕裂，或者极高荷载下产生的次生应力裂纹——这些在常规的运营数据中，样本极少，甚至为零。如果完全依赖AI从数据中学习，那么一旦遇到这些‘从未见过’的情况，模型很可能会失效，甚至给出错误的判断。”
林野的语气不疾不徐，却带着一种不容置疑的逻辑力量：“而基于确定性物理模型的规则引擎，它就像一条‘兜底’的安全绳。即使AI模型因为数据不足或环境干扰而失准，物理模型依然能够根据已知的物理规律，进行推演和判断。我们可以结合AI的智能，提升系统的效率和精度，但我们不能完全替代物理框架，尤其是在安全模块这个核心环节。没有了物理框架的‘兜底’，整个系统的安全可靠性，将存在巨大的、不可控的风险。”
艾伦嘴角微扬，带着一丝不易察觉的、带着怜悯的笑意。他似乎觉得林野的坚持有些可笑，像一个守旧的顽固派，试图用古老的罗盘来对抗GpS。
“物理模型需要精确的边界条件，林先生，”艾伦的声音带着一种居高临下的宽容，“而现实世界，充满了不确定性！温度变化、振动干扰、传感器误差……这些因素无穷无尽。这正是AI解决不确定性的强项。它不需要完美的条件，它能在混乱中找到模式，在噪声中识别信号。被传统思维束缚太久了，林先生。”
会议室再次陷入沉默，但这次的沉默里，多了几分尴尬和压力。艾伦的话，像一颗投入平静湖面的石子，激起了涟漪。不少人对林野的看法，似乎又发生了微妙的变化，觉得他确实有些“落伍”了。
林野不再争辩。他知道，语言上的交锋，在对方掌握了话语权和术语优势的情况下，往往效果甚微。他需要的是一种更直观、更有力的证明。
他拿起桌上的“平板电脑”，指尖在侧面轻轻一划。一道微光闪过，平板的屏幕缓缓亮起，但并非展示任何内容，而是进入了一种奇特的待机状态。
“指令输入：双轨并行推演。”林野的声音平静无波，却带着一种奇特的魔力，仿佛在下达一个古老的咒语。
“目标：肖氏AI模型‘尺痕’物理模型（融合新感知算法）。”
“模拟工况：某地磁暴干扰场景 + 超载货运列车冲击波。”
话音刚落，林野的意识仿佛被一股无形的力量牵引，瞬间沉入一个空旷、纯粹的意识空间。在这里，时间与空间的概念变得模糊。他看到，在他的意念中，两股截然不同的力量正在构建两个并行运行的虚拟世界。
一个世界，充满了跳动的数据流，神经网络的结构图在其中不断演化、生长，试图从模拟的、充满噪声的传感器数据中，学习出裂纹扩展的规律。这就是艾伦的“动态裂纹预测模型”的运行环境。它依赖的是历史数据，依赖的是算法的自我学习与优化。
另一个世界，则更加直观，充满了力与运动的可视化模拟。钢轨被精确地建模，材料的属性被赋予，应力、应变的变化被实时渲染。物理定律在这里精确地运行着。林野的“尺痕”物理模型，融合了他最新研发的干扰识别算法，正在这个虚拟世界中，模拟着磁暴干扰和超载列车冲击下的钢轨状态。
推演开始。
在第一个虚拟世界（肖氏AI模型）中，模拟的磁暴产生了强烈的电磁干扰信号，混杂在钢轨传感器传回的数据里。AI模型开始高速运转，试图从这团混乱的数据中识别出裂纹的信号。然而，干扰信号的特征与