话音落下,会场瞬间静了下来,连刚才还在小声翻资料的人,都停下了动作,目光齐刷刷地看向施耐德。
施耐德的脸色一下子变了,从刚才的从容变成了涨红,他张了张嘴想反驳,手指在激光笔上按了好几次,却没找到合适的话——林悦提到的案例是行业内公开的教训,数据也没半点虚假,他根本没法否认。最终,他只能攥着话筒,含糊地说:“真实场景的问题,我们后续版本会考虑优化……不同行业的情况不一样,不能一概而论。”
这话一出口,台下立刻响起一阵细碎的议论声:“‘后续优化’就是没方案啊”“连真实场景的问题都没解决,还说什么极限”。谁都看出来了,这场看似温和的技术质疑,其实是林悦精准的“狙击”,而施耐德,输得明明白白。
(二)高效布局:技术社交与合作契机
论坛一散场,林悦刚收拾好平板,就被人围了起来,里三层外三层,把她和助理小陈挤得动弹不得。
最先凑过来的是一位头发花白的老人,胸前别着慕尼黑工业大学的校徽,是林悦之前在论文里引用过的一位教授,他握着林悦的手,眼里满是欣赏:“林小姐,你刚才的提问太精彩了!静态阈值过滤器的局限,我们团队也在研究,能不能留个联系方式,后续想和你探讨下动态过滤的优化思路?”
林悦赶紧点头,认真地和教授交换了联系方式,还主动提起自己论文里的一个技术难点,两人站在原地聊了足足五分钟,直到教授的助手来催,才笑着道别。
紧接着,一家北欧工业设备厂商的代表递来名片,语气格外客气:“林总监,我们公司正在为产线找AI优化方案,刚才听你分析工业场景的问题,特别专业,不知道启明科技有没有合作意向?我们可以先提供产线的真实数据,做个小范围测试。”
林悦接过名片,认真看了一眼厂商名称,记得这家公司去年在亚洲市场的份额提升了12%,是个不错的潜在客户。她礼貌地说:“感谢您的认可,启明一直专注工业场景的AI落地,后续我让团队同事和您对接,先梳理下你们的核心需求,再谈具体合作细节。”
还有猎头挤进来,悄悄递上一张印有“全球Top3猎头公司”字样的名片,压低声音说:“林总监,我们有客户想挖技术负责人,年薪是您现在的三倍,还能给股权激励,您有没有兴趣了解下?”
林悦只是笑了笑,把名片递了回去,语气委婉却坚定:“谢谢,启明现在的项目和团队,都是我很看重的,暂时没有换工作的想法,抱歉了。”
前后不过二十分钟,林悦就把这些社交事务处理得妥妥帖帖——该深聊技术的不敷衍,该留合作余地的不拒绝,该明确拒绝的也不拖泥带水,连小陈都在旁边看得佩服,偷偷给她比了个“厉害”的手势。
“悦姐,咱们现在回酒店歇会儿吗?”走出人群,小陈长长舒了口气,还没从刚才论坛上的高光时刻里缓过来,语气里满是兴奋,“刚才好多老外都问我,你是不是从小在德国长大,德语也太地道了!”
林悦笑着摇了摇头,掏出手机看了眼时间,屏幕上显示下午四点半,她对小陈说:“不着急回酒店,楼下咖啡厅约了K&G公司的技术代表,五点见面,谈咱们动态学习算法的合作,得提前过去等。”
K&G公司是欧洲知名的工业软件厂商,去年在工业AI软件领域的营收超15亿欧元,他们之前主动联系启明,说对林悦团队研发的“动态学习算法”很感兴趣——这套算法能根据工业场景的实时变量,自动调整数据过滤参数,有效数据保留率比行业平均水平高23%,刚好能解决K&G现有产品的痛点。
林悦提前十分钟到了咖啡厅,选了个靠窗的位置,还特意把算法的核心参数表、以及在国内某电子厂的落地案例(该案例中,算法帮客户把产线数据利用率从68%提升到91%)整理好,存在平板里,方便一会儿讲解。
五点整,K&G的技术代表马克准时到了,还带着一位算法工程师。刚坐下,马克就开门见山:“林总监,我们之前看了你们动态学习算法的公开资料,很认可,但不确定它能不能适配我们的工业软件,毕竟欧洲的工业设备型号,和中国不太一样。”
林悦没急着反驳,而是打开平板,先调出国内电子厂的落地数据,再点开一张适配性测试表:“马克先生,您放心,我们上个月特意找了欧洲三家不同行业的工厂,用他们的设备数据做了适配测试,结果显示,算法对欧洲主流设备的适配率达96%,而且数据处理效率比你们现有算法提升18%,您看这组对比数据……”
她一边说,一边用指尖指着表格里的关键数据,把算法的优化逻辑、适配方案,还有合作后的技术对接流程,讲得明明白白,没有半句废话。马克和旁边的工程师时不时提问,林悦都能精准地给出答案,甚至还能结合K&G软件的现有架构,提出具体的融合建议。
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