手机震动的时候，陈砚舟正盯着服务器后台的进度条。
助手刚发来消息说人还没出来，他手指还在键盘上，屏幕右下角突然跳出一条新通知。不是系统提示，是研发组的紧急通讯请求。
他点了接听。
“陈总，模型训练完成了。”对面声音很稳，是数据分析师，“V3.8版本上线测试结束，诊断准确率提升到了92%。”
办公室安静了一下。
陈砚舟没说话，把耳机戴好，靠进椅背里，“样本呢？有没有覆盖边缘病例？”
“三类罕见病都进了测试集，包括影像模糊、多病灶干扰和早期隐匿型。一共两千三百七十六例，误判率比上一版降了百分之一点八。”
“算力消耗？”
“单次推理增加0.7毫秒，集群负载稳定。我们优化了特征提取层，用了新的轻量化模块。”
“竞品呢？”
“上周他们公布的公开参数是89.4%，实测大概在90.1左右。我们现在领先一个身位。”
陈砚舟这才动了动。
他打开内部数据库，调出对比图表。红线往上跳了一小截，停在92%的位置，像一根钉子扎进墙里。
这个数字有意思。人类医生的平均诊断准确率波动在88%到91%之间。一旦机器跨过90%，很多人就会开始重新考虑要不要信它。
陈砚舟听到准确率提升到92%，眼神中闪过一丝惊喜，但很快又恢复冷静。他知道这个数字在市场上意味着什么——当技术超越人类专家的平均水平，信任的天平就开始倾斜。这不仅是性能的突破，更是认知战的转折点。
“什么时候能推到客户演示系统？”
“随时可以。补丁包已经打好，您点头就能发。”
陈砚舟看了眼时间：凌晨五点四十二分。
他站起来走到白板前，拿起蓝笔写了几行字：
准确率突破90%心理阈值
罕见病识别能力增强
推理延迟控制在合理范围
然后在下面画了个箭头，指向“市场传播”。
他回到座位，拨通市场部值班人员的电话。
“把所有宣传材料暂停发布。现有的‘精准辅助’这类说法全部撤下来。”
对方问了一句。
“不是改措辞的问题。”他说，“现在我们要换口径。告诉所有人，这套系统的误差，已经小于人类专家的平均波动水平。”
电话那头沉默了几秒。
“明白了吗？”他问。
“明白了，但法务那边可能会卡……这种说法太直接。”
“让他们准备证据链。把测试数据、样本来源、第三方验证报告全部归档备案。吴振海上次搞舆论战，这次不会等我们反应过来。”
“需要加免责声明吗？”
“不加。我们不说它能替代医生，只说它比医生更稳。用案例说话。”
他挂掉电话，打开文件夹，找到两个典型病例。
第一个是肺癌早期患者，CT影像几乎看不出异常，旧系统给出的是“低风险”，新模型标记出三个微小结节，并附带置信度评分91.6%。
第二个是脑部血管畸形，属于罕见类型，连主治医师最初都没看出来。新算法不仅识别出来，还生成了三维血流模拟图，提示破裂风险等级。
这两张图足够说明问题。
他把它们放进PPT，标题改成：“当机器比人更冷静。”
这时候，数据分析师又打来视频通话。
“陈总，团队有人觉得现在可以松口气了。毕竟准确率已经很高，客户那边也看到了演示效果。”
陈砚舟看着屏幕里的年轻面孔，“你们做了什么测试？”
“刚才跑了轮压力测试，模拟对手拿到我们模型结构后的反推攻击。按他们的算力水平，最快也要六个月才能逼近当前性能。”
“六个月？”陈砚舟摇头，“现实不会给我们这么久。吴振海要是真盯上了这条路，三个月内就会砸钱找人做克隆版。”
他站起身，打开会议室投影。
画面切到一段模拟视频：一组代码被拆解、重组，不断逼近原始模型的精度曲线。最后停在90.5%，差一点就追上来了。
“这不是未来，是已经开始的事。”他说，“我们现在领先两个月，不是终点，是起跑线。”
数据分析员低头记了点什么。
“从今天开始，启动‘灯塔计划’。”陈砚舟说，“每两周一次小迭代，目标三个月内把准确率推到94%，同时把误报率压到1%以下。”
“资源够吗？”
“优先保障算力调度和数据清洗。老徐那边今晚就要排班表。另外，联系医院合作方，争取再拿一批脱敏病例，重点补全儿科和老年科的数据缺口。”
“有人可能会抱怨节奏太快。”
“那就让他们想想，如果下次客户问‘为什么选你们’，我们只能回答‘因为我们之前做得不错’，这话说得出口吗？”
对面没再问。
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