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技术听证会

不好意思,本秘书不伺候了

次日上午十点,“小草资本”北美分部最大的一号会议室里,气氛凝重得仿佛能拧出水来。

长方形的会议桌旁,坐着神色各异的几方代表:沈小草坐在主位,Emily和那位技术出身的投资经理坐在她左侧;右侧是“Veridia”的David和Michael,以及他们带来的首席架构师;林凡独自坐在桌子另一端,面前摊开着那份厚厚的2.0版白皮书和一些补充图表,他换了一身更正式的西装,胡须剃得干干净净,但眼底的血丝和微陷的脸颊显示出他这几天耗费的心力。

窗户被百叶窗半掩着,过滤掉过于明亮的阳光,只留下室内冷白均匀的灯光,照在每个人严肃的脸上。

“开始吧。”沈小草没有多余的开场白,声音清晰平静,“林总,请先概述一下你的‘深度共生架构’核心思想,以及相比现有方案的根本性差异。时间控制在十五分钟。”

林凡深吸一口气,站起身,走到会议室前方的白板旁。他拿起马克笔,没有急于画图,而是先看向沈小草,也扫过David和Michael。

“沈总,David, Michael,各位,”他的声音平稳,带着一种技术人特有的、试图用逻辑征服听众的专注,“我们现有的合作,本质上是‘凡尘’的技术作为优化工具,解决‘Veridia’算法在特定数据环境下的‘不适应症’。这是一种‘治疗’思维。”

他在白板中央画了两个有部分重叠的圆圈,分别标注“Veridia算法”和“凡尘模型”。“重叠区域,就是我们的POC成功解决的问题。”

“而‘深度共生架构’,目标不是‘治疗’,而是‘预防’和‘增强’。”他在两个圆圈下方,画了一个更大的、包裹住它们的椭圆形,“它旨在构建一个全新的**‘自适应医疗数据生态层’**。这个生态层,存在于数据从源头产生到进入核心算法处理之前的**全链路**。”

他快速勾勒出从数据采集设备、到边缘预处理单元、再到云端核心算法的简化流程图。

“关键在这里,”林凡用笔重重地点在“边缘预处理单元”上,“我们计划将‘凡尘’动态环境建模和情境理解的核心能力,极度轻量化、模块化后,**嵌入到每一个数据采集终端**。这个单元的任务是:第一,根据设备所处的真实世界环境(地理位置、气候、设备状态、甚至周围电磁干扰等),实时进行数据清洗、降噪和初步的特征增强,输出‘情境化’的数据流。第二,它本身具备轻量级的持续学习能力,能够适应本地数据的微观特征变化。”

“这意味着,”林凡转向听众,目光炯炯,“‘Veridia’的核心算法,接收到的将不再是原始、嘈杂、充满不确定性的‘生数据’,而是经过初步消化、标注了环境上下文、质量更稳定、特征更清晰的‘熟数据’。算法的任务从‘在混乱中艰难识别模式’,变成了‘在优质原料上高效施展厨艺’。”

他调出预先准备好的对比数据图表:“根据我们的初步模拟,在这种架构下,算法在D组(高噪声、高缺失)数据上的综合稳定性提升,有望从目前的18.5%,提升到**35%以上**。更重要的是,它赋予了算法前所未有的**环境泛化能力**和**持续进化潜力**。”

会议室里一片寂静,只有林凡略显急促的呼吸声。David和Michael紧盯着图表,首席架构师则在快速记录。

沈小草的脸上没有任何表情,只是手指间缓缓转动着一支精致的钢笔。

“技术难点和风险。”沈小草没有任何铺垫,直接抛出了最核心的问题,“算法微型化到嵌入终端的功耗和性能要求?不同设备平台的适配和兼容性?边缘学习的准确性和安全性如何保证?大规模部署的硬件成本和供应链稳定性?系统整体复杂性和故障排查难度?时间线和阶段性里程碑的可信度?”

她语速不快,但问题一个接一个,每一个都直指要害,显示出她早已深入思考过所有可能的陷阱。

林凡早有准备。他切换到白皮书的附录部分,逐一回答:

“算法微型化,我们采用了最新的神经网络剪枝、量化和知识蒸馏技术组合,在保证核心功能的前提下,模型体积可压缩到原来的5%以下,功耗满足主流IoT设备要求。具体数据见附录C……”

“跨平台适配,我们设计了模块化的中间件层,核心算法与硬件解耦,可以相对快速地为不同芯片架构和操作系统进行移植。当然,这需要额外的开发工作量,预估时间已在路线图中……”

“边缘学习的安全性,我们采用联邦学习框架的变体,本地模型更新只上传加密的梯度参数,不涉及原始数据。准确性通过中心模型的定期聚合和验证来保障……”

“硬件成本,我们与三家潜在供应商进行了初步接触,基于50万套级别的预估,单片成本可以控制在……供应链方面,我们建议选择冗余供应商策略……”

他尽可能用数据和具体的方案来回应,但沈小草和“Veridia”的技术专家们并不满足于纸面承诺,不断追问更底层的技术细节、假设条件、以及各种“如果……怎么办”的极端情况。

会议变成了严格的技术质询会。林凡额头上渐渐渗出细密的汗珠,有些过于细节的实现难题,他不得不承认需要进一步研究或存在风险。比如,在极端网络延迟或中断情况下,边缘单元能否独立维持足够长时间的有效运行?又比如,如何确保不同批次硬件上运行的微型模型,在长期演化后不会产生不可控的差异性?

David和Michael的问题尤其尖锐,他们既被这个宏大构想吸引,又本能地对其中巨大的工程复杂性和未知风险感到恐惧和警惕。

会议进行了两个多小时。当林凡终于回答完最后一轮密集提问后,会议室里陷入了短暂的沉默。

沈小草放下手中的笔,目光平静地扫过众人,最后落在林凡身上。

“林总,你的构想很有冲击力,描绘的前景也足够诱人。”她的声音没有任何波澜,“但是,你刚刚的陈述和答疑过程也清晰地表明,这不仅仅是一个技术方案,而是一个极其复杂的系统工程,充满了已知和未知的技术挑战、工程风险、以及高昂的成本和时间不确定性。”

她顿了顿,语气依旧冷静客观:“‘Veridia’是一个初创公司,核心目标是尽快验证其核心算法的临床有效性和商业价值。你的方案,相当于要求他们在攀登主峰的路上,先花费巨大精力建造一条前所未有的、高度智能化的索道。这条索道可能让后续攀登变得轻松百倍,但也可能因为建造难度太大、时间太久,导致他们永远无法到达第一个营地,甚至耗尽所有资源倒在起点。”

林凡的心一点点往下沉。沈小草看到了价值,但也毫不留情地指出了最致命的矛盾——初创公司的资源有限性与宏大工程的高昂成本、长周期之间的矛盾。

“沈总,我理解您的担忧。”林凡的声音有些沙哑,但眼神依旧坚持,“但这条‘索道’,一旦建成,带来的不是‘轻松百倍’,而是开辟了一条竞争对手难以复制的、全新的攀登路径。这可能是‘Veridia’从众多医疗AI公司中脱颖而出、建立长期壁垒的唯一机会。我们可以分阶段,小步快跑,用试点验证价值,用价值驱动后续投入……”

“资源是有限的,林总。”沈小草打断了他,语气里多了一丝不容置疑的决断,“每一个阶段都需要真金白银和时间的投入。在资源有限的情况下,我们必须做出优先级排序。是集中资源,快速打磨和验证核心算法,抓住眼前的市场窗口?还是分散资源,去赌一个更大但更遥远的未来?”

她看向Davi 次日上午十点,“小草资本”北美分部最大的一号会议室里,气氛凝重得仿佛能拧出水来。

长方形的会议桌旁,坐着神色各异的几方代表:沈小草坐在主位,Emily和那位技术出身的投资经理坐在她左侧;右侧是“Veridia”的David和Michael,以及他们带来的首席架构师;林凡独自坐在桌子另一端,面前摊开着那份厚厚的2.0版白皮书和一些补充图表,他换了一身更正式的西装,胡须剃得干干净净,但眼底的血丝和微陷的脸颊显示出他这几天耗费的心力。

窗户被百叶窗半掩着,过滤掉过于明亮的阳光,只留下室内冷白均匀的灯光,照在每个人严肃的脸上。

“开始吧。”沈小草没有多余的开场白,声音清晰平静,“林总,请先概述一下你的‘深度共生架构’核心思想,以及相比现有方案的根本性差异。时间控制在十五分钟。”

林凡深吸一口气,站起身,走到会议室前方的白板旁。他拿起马克笔,没有急于画图,而是先看向沈小草,也扫过David和Michael。

“沈总,David, Michael,各位,”他的声音平稳,带着一种技术人特有的、试图用逻辑征服听众的专注,“我们现有的合作,本质上是‘凡尘’的技术作为优化工具,解决‘Veridia’算法在特定数据环境下的‘不适应症’。这是一种‘治疗’思维。”

他在白板中央画了两个有部分重叠的圆圈,分别标注“Veridia算法”和“凡尘模型”。“重叠区域,就是我们的POC成功解决的问题。”

“而‘深度共生架构’,目标不是‘治疗’,而是‘预防’和‘增强’。”他在两个圆圈下方,画了一个更大的、包裹住它们的椭圆形,“它旨在构建一个全新的**‘自适应医疗数据生态层’**。这个生态层,存在于数据从源头产生到进入核心算法处理之前的**全链路**。”

他快速勾勒出从数据采集设备、到边缘预处理单元、再到云端核心算法的简化流程图。

“关键在这里,”林凡用笔重重地点在“边缘预处理单元”上,“我们计划将‘凡尘’动态环境建模和情境理解的核心能力,极度轻量化、模块化后,**嵌入到每一个数据采集终端**。这个单元的任务是:第一,根据设备所处的真实世界环境(地理位置、气候、设备状态、甚至周围电磁干扰等),实时进行数据清洗、降噪和初步的特征增强,输出‘情境化’的数据流。第二,它本身具备轻量级的持续学习能力,能够适应本地数据的微观特征变化。”

“这意味着,”林凡转向听众,目光炯炯,“‘Veridia’的核心算法,接收到的将不再是原始、嘈杂、充满不确定性的‘生数据’,而是经过初步消化、标注了环境上下文、质量更稳定、特征更清晰的‘熟数据’。算法的任务从‘在混乱中艰难识别模式’,变成了‘在优质原料上高效施展厨艺’。”

他调出预先准备好的对比数据图表:“根据我们的初步模拟,在这种架构下,算法在D组(高噪声、高缺失)数据上的综合稳定性提升,有望从目前的18.5%,提升到**35%以上**。更重要的是,它赋予了算法前所未有的**环境泛化能力**和**持续进化潜力**。”

会议室里一片寂静,只有林凡略显急促的呼吸声。David和Michael紧盯着图表,首席架构师则在快速记录。

沈小草的脸上没有任何表情,只是手指间缓缓转动着一支精致的钢笔。

“技术难点和风险。”沈小草没有任何铺垫,直接抛出了最核心的问题,“算法微型化到嵌入终端的功耗和性能要求?不同设备平台的适配和兼容性?边缘学习的准确性和安全性如何保证?大规模部署的硬件成本和供应链稳定性?系统整体复杂性和故障排查难度?时间线和阶段性里程碑的可信度?”

她语速不快,但问题一个接一个,每一个都直指要害,显示出她早已深入思考过所有可能的陷阱。

林凡早有准备。他切换到白皮书的附录部分,逐一回答:

“算法微型化,我们采用了最新的神经网络剪枝、量化和知识蒸馏技术组合,在保证核心功能的前提下,模型体积可压缩到原来的5%以下,功耗满足主流IoT设备要求。具体数据见附录C……”

“跨平台适配,我们设计了模块化的中间件层,核心算法与硬件解耦,可以相对快速地为不同芯片架构和操作系统进行移植。当然,这需要额外的开发工作量,预估时间已在路线图中……”

“边缘学习的安全性,我们采用联邦学习框架的变体,本地模型更新只上传加密的梯度参数,不涉及原始数据。准确性通过中心模型的定期聚合和验证来保障……”

“硬件成本,我们与三家潜在供应商进行了初步接触,基于50万套级别的预估,单片成本可以控制在……供应链方面,我们建议选择冗余供应商策略……”

他尽可能用数据和具体的方案来回应,但沈小草和“Veridia”的技术专家们并不满足于纸面承诺,不断追问更底层的技术细节、假设条件、以及各种“如果……怎么办”的极端情况。

会议变成了严格的技术质询会。林凡额头上渐渐渗出细密的汗珠,有些过于细节的实现难题,他不得不承认需要进一步研究或存在风险。比如,在极端网络延迟或中断情况下,边缘单元能否独立维持足够长时间的有效运行?又比如,如何确保不同批次硬件上运行的微型模型,在长期演化后不会产生不可控的差异性?

David和Michael的问题尤其尖锐,他们既被这个宏大构想吸引,又本能地对其中巨大的工程复杂性和未知风险感到恐惧和警惕。

会议进行了两个多小时。当林凡终于回答完最后一轮密集提问后,会议室里陷入了短暂的沉默。

沈小草放下手中的笔,目光平静地扫过众人,最后落在林凡身上。

“林总,你的构想很有冲击力,描绘的前景也足够诱人。”她的声音没有任何波澜,“但是,你刚刚的陈述和答疑过程也清晰地表明,这不仅仅是一个技术方案,而是一个极其复杂的系统工程,充满了已知和未知的技术挑战、工程风险、以及高昂的成本和时间不确定性。”

她顿了顿,语气依旧冷静客观:“‘Veridia’是一个初创公司,核心目标是尽快验证其核心算法的临床有效性和商业价值。你的方案,相当于要求他们在攀登主峰的路上,先花费巨大精力建造一条前所未有的、高度智能化的索道。这条索道可能让后续攀登变得轻松百倍,但也可能因为建造难度太大、时间太久,导致他们永远无法到达第一个营地,甚至耗尽所有资源倒在起点。”

林凡的心一点点往下沉。沈小草看到了价值,但也毫不留情地指出了最致命的矛盾——初创公司的资源有限性与宏大工程的高昂成本、长周期之间的矛盾。

“沈总,我理解您的担忧。”林凡的声音有些沙哑,但眼神依旧坚持,“但这条‘索道’,一旦建成,带来的不是‘轻松百倍’,而是开辟了一条竞争对手难以复制的、全新的攀登路径。这可能是‘Veridia’从众多医疗AI公司中脱颖而出、建立长期壁垒的唯一机会。我们可以分阶段,小步快跑,用试点验证价值,用价值驱动后续投入……”

“资源是有限的,林总。”沈小草打断了他,语气里多了一丝不容置疑的决断,“每一个阶段都需要真金白银和时间的投入。在资源有限的情况下,我们必须做出优先级排序。是集中资源,快速打磨和验证核心算法,抓住眼前的市场窗口?还是分散资源,去赌一个更大但更遥远的未来?”

她看向David和Michael:“David, Michael,你们是‘Veridia’的创始人,公司的舵在你们手里。我需要听到你们基于公司现状和核心目标,最真实的判断。林总的方案,在现阶段,是必须的‘雪中送炭’,还是可以延后的‘锦上添花’?或者说,你们是否有信心和资源,在推进核心算法的同时,并行开展如此庞大的系统工程?”

压力,彻底转移到了“Veridia”两位创始人身上。

David和Michael对视一眼,都看到了对方眼中的挣扎和矛盾。林凡描绘的蓝图令人心潮澎湃,但沈小草指出的现实也冰冷刺骨。

最终,David艰难地开口,语气沉重:“沈总,林的方案……从技术愿景上,我们非常非常心动。它触及了我们梦想中医疗AI的终极形态——与环境无缝交互、自适应、持续进化。但是……”

他重重地叹了口气:“正如您所说,‘Veridia’现在最紧要的,是在接下来12到18个月内,完成关键性的多中心临床试验,拿到清晰的有效性数据,为B轮甚至C轮融资奠定基础。我们现有的团队资源和资金预算,几乎全部为此服务。林的方案,即使只是初步试点,也需要抽调我们最核心的算法和工程人员,投入至少数百万美元的额外预算,并且会分散我们大量的管理注意力。这个风险……在现阶段,对我们来说,确实太大了。”

Michael补充道,语气带着遗憾:“我们或许可以在更远的未来,比如产品初步商业化后,再来考虑引入这样深度的架构升级。但现在……时机可能真的不太成熟。”

林凡闭上眼睛,感到一阵深深的无力感。他赌上了全部,描绘了最美的未来,但在冰冷的现实和有限的资源面前,他的蓝图显得如此“超前”,甚至“不合时宜”。

沈小草似乎对这个答案并不意外。她点了点头,目光重新回到林凡身上,那眼神冷静得近乎残酷:

“林总,你听到了。‘深度共生架构’是一个具有前瞻性的战略构想,但至少在现阶段,它超出了‘Veridia’的承载能力和优先等级。”

她顿了顿,做出了她的裁决:

“‘小草资本’认可‘凡尘科技’在解决‘Veridia’当前技术瓶颈上的价值和贡献。我们的合作,将基于**原有框架协议的升级版**进行——即‘凡尘’继续作为关键技术合作伙伴,为‘Veridia’提供优化后的数据处理模块和技术支持,享有协议中规定的优先权、收益分成和基于明确里程碑的技术期权。但‘深度共生架构’的宏大构想,暂时搁置,可以作为未来长期技术路线图的一部分进行探讨,不纳入本次合作的核心范围。”

她给出了一个务实、但也将林凡的野心大幅压缩的折中方案。保留了林凡在现有项目中的地位和利益,但否决了他借此飞跃的企图。

会议室里一片寂静。林凡感到口中满是苦涩。他输了,输给了现实,输给了资源,或许……也输给了沈小草心中那份更倾向于“稳妥”与“可控”的天平。

“另外,”沈小草最后说道,声音清晰地在寂静中回荡,“关于红杉资本可能介入的事情,我需要三方统一认识。无论未来是否有新的资本进入,‘小草资本’作为领投方,会竭力维护现有合作框架的稳定性。但同时,我们各方也必须证明,现有的合作模式是最高效、最有利于项目快速推进和价值最大化的选择。”

她的话,既是安抚,也是鞭策。她告诉林凡,你的位置暂时安全,但需要你用更扎实的、眼前的表现来巩固。

技术听证会结束了。林凡的“背水一战”,以战略构想被搁置、退回原有合作框架升级而告终。他没能一飞冲天,但似乎也避免了被立刻边缘化或替换的命运。

只是,心中那团被点燃的、渴望颠覆与超越的火焰,是否就此熄灭?而沈小草那看似稳妥的裁决背后,是否也隐藏着对更大机遇的悄然保留,或者,只是对红杉压力的另一种形式的妥协?

散会后,林凡最后一个离开会议室,背影显得有些疲惫和落寞。而沈小草站在窗前,看着楼下林凡独自走向停车场的身影,眼神深邃难明。

她的权衡,似乎已经有了阶段性的答案。但这个答案,真的能平息所有的暗流,通向所有人都期望的未来吗?

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