陈砚舟把手机放回口袋，抬头看了眼峰会入口的签到台。工作人员正低头整理名单，旁边立着一块电子屏，滚动显示今日议程。他没上前排队，而是绕到侧门，从背包里拿出打印好的参会证，轻轻别在胸前。
证件上的公司名称是“砚舟智能科技有限公司”，不是之前那个只做销售的旧执照。五千财富值花得值，至少现在他能堂而正正地站在这里，而不是被拦在门外解释半天。
会场已经坐了大半人。前排多是穿着衬衫的年轻人，手里抱着笔记本，时不时低头写两笔。后排则坐着几位年纪稍长的，西装领带，一看就是企业代表。陈砚舟挑了个靠边的位置坐下，不靠过道也不贴墙，正好能看清讲台和提问区。
他拉开包，取出笔记本，蓝笔夹在第一页。这页纸上写着三条原则：不提销量数字，提问聚焦技术瓶颈，记录每位讲者观点差异。下面还有一条新加的——保持低调，但要有存在感。
他翻到新一页，写下“李维”两个字。这位教授马上就要登台，主题是人工智能与医疗的结合应用。陈砚舟扫了眼资料，记得对方最反感空谈概念的人，尤其讨厌那些拿着PPT到处拉投资的创业者。
九点十五分，主持人上台介绍嘉宾。李维穿着一件深灰夹克走上讲台，没打领带，手里只拿了一支激光笔。他开口第一句就说：“今天我不讲算法结构，只说一个问题——为什么我们训练出的AI模型，在医院用不了？”
台下有人点头。
陈砚舟开始记笔记。李维提到三甲医院的数据垄断问题，说基层医疗机构连基础电子病历都没建全，更别说喂给AI模型了。他又举了个例子，某市推广智能问诊系统，结果发现老年人不会操作，最后变成护士代劳，效率反而更低。
这些话听着平常，但陈砚舟知道，这才是真正的痛点。他心里琢磨着，自己三千户家庭的安装数据或许能为这个想法提供支撑，这也许是打开合作大门的关键。
半小时过去，演讲进入尾声。主持人示意开放提问。
第一个举手的是个戴眼镜的年轻人，问的是算力成本优化方案。李维简单回答了几句。第二个问题来自后排企业代表，问有没有合作机会。李维笑了笑，说目前项目还在验证阶段，暂时不对外接洽。
接下来没人再举手。
陈砚舟等了几秒，慢慢举起手。
主持人注意到他，点了头：“那位穿牛仔外套的同学，请提问。”
他站起来，声音不大但清楚：“您刚才说AI诊断依赖高质量数据，可基层数据质量差。那如果反过来，先让AI适应低质量数据呢？比如用社区医院的慢病管理做切入点，设备轻量、采集长期数据，再反哺模型迭代。”
周围人听到这话，纷纷停下手中的动作，竖起耳朵，脸上露出思索的神情。
全场安静了一下。
李维没立刻回答，而是看着他：“你是做硬件的？”
“不是。”陈砚舟摇头，心里一紧，他知道这个问题可能会影响李维对自己的看法，随即稳定心神，如实回答，“我是学经济的，现在带着团队落地智能家居产品。最近三千户家庭安装数据让我看到一点：用户对‘预防性提醒’的接受度远高于‘疾病预警’。可能说明大家更愿意为日常改善买单，而不是等出问题才干预。”
李维微微前倾身体：“所以你觉得，技术落地不该从最难的地方突破，而是找最容易形成闭环的场景？”
“是。”陈砚舟说，“就像我们现在做的灯光控制，不是为了炫技，是为了让人少走几步路。医疗是不是也可以这样？先解决小问题，建立信任，再往深走。”
后排的企业代表们交头接耳，对陈砚舟的观点表示认可。
台下有人低声议论。
李维沉默两秒，忽然笑了：“这个角度有意思。你叫什么名字？”
“陈砚舟。”
“砚台的砚，舟车的舟？”
“对。”
李维点点头，没再多问，转向主持人：“下一个问题。”
提问环节结束，人群陆续起身离席。陈砚舟没动，等大多数人散去后才收起本子，朝讲台方向走去。
李维正在收拾电脑包，身边还有两名工作人员在交谈。陈砚舟站在三米外等着，直到对方抬眼看见他。
“你还没走？”李维问。
“想确认一件事。”陈砚舟说，“您刚才是不是在暗示，有地方可以让这类想法试试？”
李维看了他一会儿，忽然转身跟旁边的人说了句什么。那人点头，拿着文件离开了。
“你以为所有论坛都是来推销产品的？”李维语气平淡。
“我知道不是。”陈砚舟说，“但我也没打算推销。”
“那你来干什么？”
“来找能一起做事的人。”他说，“我能提供真实使用场景，也能分析用户行为怎么影响技术设计。如果您那边需要这种输入，我可以参与。”
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