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压力如山般向林荆和她的团队压来,公司内部的气氛再次变得凝重,甚至有些迷茫。
对手展示的技术路径如此炫目,前景如此诱人,而他们还在兢兢业业地优化传感器精度、打磨社区功能、处理数据安全这种 “基础” 问题。差距似乎被瞬间拉大了。
就连一直坚定的周瑾,在看完发布会回放后,也忍不住对林荆说:“林总,他们这个……方向确实很吸引人,如果我们不跟进,会不会被时代甩开?”
林荆没有立刻回答。
她反复观看着吴哲的演示视频,眉头紧锁,演示很完美,完美得几乎不像真实场景的测试。那种对复杂情绪和情境的 “理解” 和 “回应”,以目前公开的神经拟态计算水平,真的能做到如此流畅和准确吗?还是说,那只是一个精心编排的、基于预设规则和大量数据训练的 “表演”?
她想起李正延和宋微澜之前的分析,吴哲的理念是 “技术至上”、“效率优先”,为了证明路径正确,可能会采取一些……激进甚至取巧的手段。
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当晚,李正延结束集团会议后,直接来到了 “虚拟灯塔” 公司。
他同样观看了发布会视频,神色凝重。
“你怎么看?” 林荆问。
李正延没有直接评价技术,而是说:“宋微澜联系了她在MIT的导师,那位导师正是神经拟态计算领域的权威之一,他看了发布会视频后,私下表示,演示中表现出的情境理解 ‘深度’和 ‘泛化能力’,以目前公开的研究进展来看,‘过于理想化’,更像是 ‘高度定制化场景下的特例展示’,或者……依赖于我们尚不了解的、更强大的背后数据支撑和离线计算。”
“你的意思是,演示可能掺了水分?或者,背后有巨大的、未公开的能耗和计算成本?” 林荆抓住了关键。
“都有可能。” 李正延点头,“吴哲要的是震慑效果,是吸引资源和注意力,把最光鲜、最未来的一面展示出来,至于实现路径的代价、可靠性、伦理边界,他可以选择性忽略,这是我们和他根本的不同,我们要对每一个上线功能的长期可靠性负责,要对用户的数据隐私和安全负责,所以我们的步伐看起来‘慢’。”
他走到白板前,拿起笔:“但这不代表我们无所作为。他展示的是‘感知’与‘交互’的融合前景,这确实是方向,我们有没有可能,用我们更务实、更可靠的方式,朝着类似的目标迈进一小步?比如,不追求那种炫目的 ‘主动共情’,而是在我们已有的日常行为分析和生理数据监测基础上,引入更精细的环境传感器数据(如光线、噪音),通过更扎实的算法,实现更精准的‘不适环境预警’ 或 ‘个性化活动推荐’ ?这同样能提升用户体验,而且每一步都走得稳。”
林荆的眼睛亮了起来。
对啊,为什么一定要被对手牵着鼻子,去追逐那个看似高大上却可能布满陷阱的目标?他们可以坚持自己的节奏和优势,朝着改善用户体验的同一个大方向,走一条更踏实、更可持续的路。
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