接着，林悦转动激光笔，红点稳稳地落在屏幕上的“神经脉冲动态学习算法”模块上：“要实现‘数字生命体’的目标，核心就在于算法。传统AI算法的问题很明显，比如在多业务场景切换时，需要人工调整参数，适应周期至少要72小时，而且错误率很高——根据去年行业白皮书的数据，传统AI在企业复杂业务场景下的决策错误率，平均达18%，这对晟煊这样的大企业来说，一次错误决策，可能就意味着几百万甚至几千万的损失。”
她顿了顿，让评审们有时间消化这个数据，然后继续说：“而我们的‘神经脉冲’算法，解决的就是这个问题。它模拟人体神经的传递机制，能实时捕捉业务数据的变化，自动调整决策逻辑，不需要人工干预，适应周期缩短到4小时以内，错误率也控制在了3.2%——这个数据，不是我们凭空说的，去年在柏林国际AI论坛上，我们用这套算法破解了行业公认的‘巨人’框架难题，当时‘巨人’框架的复杂场景错误率是21%，我们接入‘神经脉冲’算法后，错误率直接降到了2.8%，这个案例，当时论坛的官方报告里有详细记录，各位评审如果感兴趣，会后我可以把报告发给大家。”
说到这里，林悦朝王栩递了个眼神。王栩立刻会意，打开放在腿上的备用终端，点开了简化版的演示程序：“各位评审，我给大家演示一下。现在屏幕上左边是传统算法的决策过程，右边是‘神经脉冲’算法的——大家看，当我们模拟业务场景切换，比如从‘供应链管理’切换到‘客户服务’时，左边的传统算法需要人工点击调整参数，而且数据处理出现了3次卡顿；右边的‘神经脉冲’算法，自动识别了场景变化，实时调整了逻辑，整个过程没有卡顿，决策结果也比左边精准了12个百分点。”
王栩的演示很简洁，没有多余的动画，只靠清晰的数据流对比，就让评审们直观地看到了算法的优势。坐在最右边的一位评审，甚至凑到屏幕前，仔细看了看数据流的变化，还问了一句：“这个演示程序，是基于真实业务数据做的吗？”小陈立刻递过去一本技术白皮书，指着夹着黄色便签的那一页：“是的，您看这页，里面有我们用晟煊过往半年的部分公开业务数据做的测试报告，包括数据来源、测试流程、结果验证，都写得很详细。”
评审们接过白皮书，有的低头翻看着，有的继续盯着屏幕，原本公事公办的表情，渐渐变得专注起来。周明凯靠在椅背上，手指轻轻敲着桌面，节奏慢悠悠的，目光却一直锁在林悦身上，眼神里的欣赏，越来越明显，甚至还带着点探究——像在琢磨“这个姑娘，到底还有多少本事”。
演示按计划推进，四十分钟已经过了大半。林悦把方案的三个核心优势——创新性（“神经脉冲”算法）、稳定性（经过1000次模拟攻击测试，系统无一次崩溃）、前瞻性（适配未来3-5年的技术升级），都讲透了；甚至连评审们可能追问的三个技术问题，比如“算法的算力消耗”“与晟煊现有系统的兼容性”“数据安全保障措施”，她都提前预判到，不仅给出了详实的解决方案，还附上了具体的测试数据和案例，没留半点死角。
眼看就要进入总结陈词环节，林悦心里轻轻松了口气——从评审们的反应来看，方案的接受度不错，只要总结时不出错，大概率能稳住优势。
一切，似乎都在往好的方向走，不是吗？
（三）突然的“考官”
就在林悦清了清嗓子，抬手准备切换到总结陈词的幻灯片时——
“咔哒。”
会议室厚重的实木门，被轻轻推开了。
声音很轻，像一片叶子落在地上，可在格外安静的会议室里，却格外清晰，像一颗冰珠砸进了热汤里，瞬间搅乱了所有平静。
所有人的目光，都不约而同地转向了门口。
一道挺拔冷峻的身影，没声没响地走了进来。他穿着一身深灰色的定制西装，面料是进口的羊毛材质，在冷白的灯光下，泛着淡淡的光泽，恰到好处地勾勒出他宽肩窄腰的身材，线条利落得像刀刻；身高大概有一米八五，站在门口，就自带一种压迫感。人长得极俊，眉骨很高，眼窝深邃，鼻梁挺直，可脸色却像覆了一层薄冰，没有半点温度，尤其是那双眼睛，深得像寒潭，黑沉沉的，扫过会议室全场时，没有停留，没有寒暄，却让整个会议室的气压，骤然降了好几度，连空气都仿佛变得冰冷起来。
他谁都没看，甚至没跟周明凯打招呼，径直朝着那张空了半天的主位走过去。走到椅子旁，他抬手，轻轻扯了扯西装的下摆，然后缓缓坐下，动作从容，却带着一种不容置疑的掌控感——不用问，这就是陆寒洲。
周明凯立刻侧过身，身体微微前倾，声音压得极低，带着明显的恭敬：“陆总，您来了。”
陆寒洲只是微微点了下头，没说话，甚至连眼神都没给周明凯一个，目光就精准地落在了林悦身上——此时林悦刚停下手里的动作，正好抬眼，两人的目光，在空旷的会议室里，撞了个正着。
他的目光很平，没有任何情绪，却又极锐，像一把藏在鞘里的刀，看似平静，实则能穿透所有伪装，直戳人心底——林悦甚至觉得，他好像一眼就看穿了自己刚才那一瞬间的放松，还有藏在冷静底下的那点紧张，连她指尖微微的僵硬，都没逃过他的眼睛。
空气又一次凝固了，没人说话……
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