人力負責人把“同時懂演算法、控制和機械”寫進招聘要求以後，簡歷數量從一千六百份掉到四十三份。
周遙看完那四十三份，退回四十二份。
剩下一份的人自稱做過人臉識別、六軸機械臂、無人機、自動駕駛、工業質檢和月球車，工作年限三年。面試時問他減速器為什麼發熱，他說可以用深度學習預測；問模型突然卡死怎麼停機械臂，他說增加伺服器；問螺栓鬆了怎麼辦，他說建立知識圖譜。
周遙把簡歷合上：“最後一份也退。”
人力負責人快哭了：“按你的標準，市場上沒人。”
“不是我的標準有問題，是你在找一個不存在的人。”
招聘系統本身還鬧了個笑話。它按關鍵詞給簡歷打分，“深度學習、機器人、月球”出現越多，排名越靠前；一名在包裝廠維護機械臂十二年的技師因為只寫了“維修、停機、換軸承”，被排在一千名以後。周遙隨機抽查時把他撈出來，才發現系統正在替公司篩掉最缺的人。
人力團隊當天關閉自動淘汰，只把打分當排序參考，並要求每種崗位由真正做過現場的人抽看低分樣本。馬飛在故障單上寫：連招聘都想先用模型省人，省掉的往往就是該留下的人。
馬飛把招聘要求裡的“同時精通”刪掉，改成三種崗位分別招聘。每個人要懂自己的本行，能說清邊界，並願意聽懂另外兩種人的危險提醒。不會的可以學，假裝什麼都會的不行。
重新開放後的第一場面試，來了三個互相看不順眼的人。
齊放二十七歲，做影像識別，穿一雙白得發亮的運動鞋。他帶來的演示能從雜亂照片裡找出細小裂紋，準確率數字很漂亮。面試官問若識別不出會怎樣，他答：“繼續增加資料，模型會越來越準。”
趙國樑四十一歲，在自動化裝置廠做了十七年控制。襯衣袖口磨白，工具包裡每把螺絲刀都有位置。他不相信任何不能寫成明確條件的東西，聽見“模型會越來越準”，鼻子裡哼了一聲。
第三個人叫陳小滿，三十二歲，原本是裝備廠機械設計師，後來跟丈夫開過兩年維修店。她學歷不如前兩人漂亮，簡歷初篩差點被系統扔掉，卻在減速器照片上指出了一處裝配干涉。
三個人被帶進一樓測試場。
傳送帶上放著二十隻紙箱，大小、膠帶和表面印刷都不同。機械臂需要識別箱體、抓起、轉移到托盤；場地裡故意放了一隻歪倒的空紙杯和一條伸入安全區的塑膠掃把。
齊放看了相機畫面：“目標檢測兩天能做。”
趙國樑問：“人進來怎麼停？”
“視覺識別人。”
“相機被紙箱擋住呢？”
“多裝一個相機。”
“兩個都斷線呢？”
齊放有些不耐煩：“不能為所有小機率事件把系統做死。”
趙國樑指著測試場邊的急停拉繩：“這根繩不需要識別人是誰。只要有人拉，動力就斷到安全狀態。視覺能提高效率，不能替它。”
齊放反問：“每次看到掃把就急停，工廠還幹不幹活？”
兩個人同時看向陳小滿。
她沒參與爭論，正蹲在機械臂末端看夾具。現有夾具是兩塊平行硬板，只適合尺寸整齊的箱子。紙箱稍微鼓起，夾緊力集中在邊角，輕則滑落，重則把紙盒捏破。
“你們先算它看不看得見。”陳小滿說，“它就算看得一清二楚，也抓不穩。”
周遙給三個人四十八小時，讓他們共同做一版可執行方案。不是競賽排名，誰也不能單獨交卷；紙箱損壞、人員越界未停或夾具碰撞，整個小組一起失敗。
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