第120章 压力测试（1/2）

“启明深瞳”承接的大型物流仓储中心包裹面单识别分拣系统，迎来了上线前的最后一次，也是最为严苛的全链路压力测试。

测试模拟“双十一”级别的峰值流量，要求系统在每小时处理超过一万个包裹的前提下，识别准确率不低于百分之九十九点五，误报率低于千分之三，且系统无故障运行时间必须达到二十四小时。

张伟亲自带队，与核心团队成员驻守在客户仓库临时搭建的战情室内。巨大的屏幕上，分多条线实时显示着包裹流入速度、识别结果、分拣路径执行状态以及系统资源占用率。

祁阳在“创芯谷”办公室，通过远程连接实时关注着测试数据流。

测试伊始，系统表现稳定，识别准确率维持在百分之九十九点七的高位。但随着模拟流量逐步攀升至峰值，并持续施加压力，一些问题开始暴露。

首先是系统延迟。当多条传送带同时满负荷运转，高清相机持续产生海量图像数据时，负责图像预处理和特征提取的服务器集群，cpU占用率一度飙升到百分之九十五的警戒线，导致部分图像处理出现轻微延迟，虽未直接影响识别结果，但埋下了隐患。

“启动负载均衡预案b，将部分计算任务动态迁移到备用节点！”张伟盯着资源监控面板，果断下令。

技术团队迅速操作，延迟问题得到缓解。

紧接着，更棘手的问题出现。在持续高负荷运行八小时后，针对某种特定材质、印刷模糊且粘贴位置极其刁钻的包裹面单，系统的识别率出现了明显下滑，误报率相应上升。

“是过拟合！”一位算法工程师立刻判断，“我们训练数据集里这类极端case不够多，模型在长时间、高压力下，对这类泛化性差的样本，判断力下降。”

“采集当前误报和漏报的样本图像，立刻进行数据增强，生成模拟样本，在线更新模型！”张伟反应迅速。这是对团队应急能力和算法自学习能力的一次实战检验。

整个团队如同精密的仪器般运转起来。数据采集、增强、模型微调、测试验证……一系列操作在紧张有序中进行。一小时后，更新后的模型加载上线，针对该类难题的识别率显着回升。

压力测试持续进行。二十四小时的时间，在高度紧张的状态下显得格外漫长。期间，又经历了两次较小的网络波动和一次相机焦距因震动产生的微小偏移，都被团队及时发现问题并迅速排除。

祁阳在办公室待到深夜，期间处理了几份“灏阳”发来的产能爬坡日报，并与陈明远简短通话，确认了东欧温控模块首批订单已顺利发货。他将主要精力仍放在“启明深瞳”的测试上，但并未进行任何微观干预，充分信任张伟的现场指挥。

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