阮流蘇靜了幾秒，看着門口的斯見微說：“求你。”
能學到東西為什麼不求？她不跟知識過不去。
斯見微搬了個凳子，示意顧策往旁邊讓了讓，在兩人中間坐下。
翻到項目大綱和技術路線那一頁解釋：
“基于物聯網技術，從硬件拾音器，到網絡，傳輸，到雲端，算法，最終回到機器學習，做到智慧風機的自我故障判斷，每一項都需要不同專業，這個研究細節光憑一個人是說不清楚的，阮教授應該也找了多方老師合作。”
斯見微鋪墊完前提直入重點：
“他想達到的最終目的應該是，風力發電機某一處發生故障，布置在機器内的人工智能會根據故障發出的聲音進行自主判斷，這樣就免去了人力勞動。”
風力發電廠人工檢修故障，必須得停止風力發電機運行，不運行就意味着不發電，發電量減産，直接關系的是風電場的經濟損失。
“可是機械故障這麼多，光是風力發電機機艙内部，常見故障劃分就有幾百種，光是根據聲音，能判斷？”
阮流蘇不夠理解。
跨專業理解是有一定難度，斯見微打了個最簡單的比方：
“知道手機的面容解鎖嗎？”
“嗯。”
“二十年前面部識别剛被提出來的時候，誰又能想到現在會在手機解鎖裡大範圍應用？你化了妝，受了傷，曬黑了，出汗了影響你解鎖手機嗎？”
确實不影響，并且現在的面部識别功能非常靈敏，比八年前iphonex問世，面容解鎖剛應用到手機上時更加便捷。
阮流蘇和顧策互相看看，有些明白了。
斯見微看着呆愣愣地阮流蘇，笑着繼續解釋：
“聲紋檢測技術實際上是不分對象，不分場景的，比如我說‘你好’，你也說‘你好’，本質上我們說的内容都是‘你好’，但我們的聲紋會識别‘你好’是誰說的，又或者再智慧一點，用什麼語氣說的，是不是生了病，嗓音沙啞了？這些點對應到機器上也是一樣。”
顧策回歸到阮建明最終想達到的目的上總結：
“這也和阮教授說過的，讓風力發電機有自己的智慧，做到自我識别，自我判斷，甚至自我修複不謀而合。”