光影电影公司的修复实验室，被一层凝重的氛围笼罩。恒温恒湿的环境里，空气安静得能听到胶片轻微的卷动声，工作台上方悬挂着柔和的冷光灯，避免强光对脆弱的胶片造成二次伤害。桌面上，一卷1950年红色经典《铁血道钉》的胶片被小心翼翼地摊开，青黑色的霉斑如同顽固的锈迹，顺着胶片纹路蔓延，有些地方甚至粘连成块，轻轻一碰就有细碎的霉屑脱落；部分画面因胶片老化而泛黄发暗，人物轮廓模糊难辨，原本清晰的铁道轨道只剩下一片模糊的阴影，仿佛被岁月蒙上了一层厚重的纱。
几位头发花白的老修复师围在工作台旁，眉头紧锁，手里拿着放大镜和特制的胶片修补针，却迟迟没有动作。“这胶片的霉变程度超出预期了。”78岁的老修复师周师傅叹了口气，指尖轻轻拂过胶片边缘，语气里满是无奈，“传统的物理清洗，用软毛刷轻轻擦拭，只能去掉表面的浮霉，深入胶片纹路里的霉斑根本清理不掉；化学处理的话，稍微控制不好浓度，就会腐蚀胶片基底，原本就模糊的影像可能直接消失，风险实在太高。”
另一位老修复师接过话头，指着胶片粘连的部分：“你看这里，胶片的乳剂层已经受损，很多银粒脱落了，就算清理掉霉斑，画面也会留下永久性的空白。我们试过用最温和的溶剂软化粘连处，但效果甚微，再用力就怕把胶片扯断。”
陆砚辞站在工作台旁，沉默地看着这卷承载着一代人集体记忆的胶片。阳光透过实验室的双层玻璃，在胶片上投下淡淡的光斑，那些模糊的影像仿佛在诉说着当年铁道游击队抗击外敌、守护铁路的热血故事。他想起之前修复《乱世豪杰》时，老电影人看到画面重现时热泪盈眶的模样，心中涌起一股强烈的使命感——这些胶片不是冰冷的塑料与银粒，是时代的见证，是民族精神的载体，绝不能让它们在岁月中彻底消逝。
片刻后，他抬起头，目光坚定地看向老修复师们和在场的技术人员：“传统方法的局限我们已经清楚了，但这不是放弃的理由。我们不能只依赖老手艺，必须借助科技的力量。立刻联系清华大学数字影像处理团队，邀请他们深度加入，我们要联合研发属于我们自己的‘AI辅助修复技术’，攻克这个难题。”
一场跨越行业与学科的跨界合作，就此拉开序幕。清华大学的数字影像团队带着先进的算法模型和专业设备进驻修复基地，实验室里瞬间多了一排排高性能AI工作站，屏幕上跳动着复杂的代码与数据，与一旁老修复师们的放大镜、修补针形成了奇妙的呼应——这是传统技艺与现代科技的碰撞，也是经验与创新的携手。
技术攻坚的过程，充满了挑战。起初，团队将《铁血道钉》的受损胶片进行高精度扫描，把每一针画面转化为数字信号输入AI系统。但AI在识别霉斑时频频出错，有时会把胶片本身的颗粒感误判为霉斑，有时又会遗漏隐藏在画面细节里的细小霉点。“问题出在训练数据上。”清华团队的负责人李教授解释道，“AI需要学习足够多的同类清晰影像，才能建立起准确的识别模型。”
于是，团队开始海量搜集1950年代前后的红色经典影片、铁道建设相关的历史影像、甚至当年的新闻纪录片，总计超过10万帧画面，让AI进行深度学习。同时，老修复师们全程提供经验支持，指着屏幕上的画面逐一讲解：“这是当年蒸汽火车的烟囱，颜色应该是深灰色，不是黑色；这是铁道工人的工装，布料粗糙，有明显的纹理，AI还原时不能磨平。”
为了让修复后的画面更贴近历史真实，团队还启动了“交叉验证”机制。他们翻遍了国家档案馆，找到了《铁血道钉》拍摄同期的铁道历史照片、施工文献，甚至辗转联系到几位当年参与影片拍摄的工作人员和铁道游击队的老队员。89岁的老队员张爷爷看着模糊的胶片片段，回忆道：“当时的铁轨是铸铁的，阳光下会泛着淡青色的光，旁边的枕木是松木，颜色偏黄，上面有明显的年轮纹路。”这些珍贵的口述资料，被转化为数据参数，输入AI模型，让AI在推算霉斑覆盖下的画面细节时，有了更精准的依据。
经过一个多月的反复调试，AI辅助修复技术终于有了突破性进展。当工作人员将一段布满霉斑的胶片片段输入系统，AI先是精准识别出所有霉斑区域，用红色标记出来，随后根据学习到的历史影像特征和交叉验证的数据，智能推算出被覆盖的画面细节——模糊的铁轨逐渐变得清晰，枕木的年轮纹路、火车烟囱的淡青色光泽、工人工装的粗糙质感，都被一一还原，而且完美保留了胶片原有的颗粒感，没有丝毫过度修复的