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演讲成功的余韵,像阿尔卑斯山间清晨的薄雾,清冽而短暂地萦绕心间,旋即被更为紧迫的现实驱散。
沈清欢深知,在达沃斯,一次成功的公开演讲只是拿到了进入核心对话圈的入场券。
真正的价值,往往诞生于那些非公开的、更为深入的交流之中。
与施密特教授和陈博士的早餐会,便是这样的核心机会。
当晚,团队在酒店的小会议室里,连夜为第二天的早餐会做准备。
气氛比演讲前更为凝练,因为面对的将是两位在各自领域极具分量、且眼光极为挑剔的专家。
这不是展示,而是深度对话,甚至是技术上的“过堂”
。
“施密特教授的研究重点在算法公平性、可解释性和伦理框架。”
李铭调出提前准备好的详细资料,“他去年发表的一篇论文,批评了当时几个主流医疗影像AI模型在少数族裔数据上的性能下降问题,并提出了一个动态去偏见的框架。
他对技术落地中的‘非技术性陷阱’非常警觉。”
“陈博士更偏向监管和产业化的交叉点。”
苏雯补充,“她关注的是技术如何通过复杂的审批流程,如何平衡创新与风险,如何设计符合不同地区法规的验证路径。
她对商业模式的可持续性和数据治理的合规性要求会很高。”
沈清欢凝神听着,手指无意识地在桌面上轻轻敲击:“也就是说,施密特教授会从技术的‘纯度’和‘社会性’切入,而陈博士会更关注技术的‘可行性’和‘合规性’。
我们要准备应对两种不同维度,但同样深刻的审视。”
他们重新梳理了材料,将原本为公开演讲准备的、相对概括的内容,拆解成更细致、更有深度的技术要点和案例分析。
针对施密特教授可能关心的公平性问题,他们准备了“芯辰”
算法在开发过程中针对不同年龄、性别、基础疾病状态亚组的性能分析报告,以及目前采用的防止数据偏见扩大的技术措施。
针对陈博士可能关注的监管与落地,他们整理了项目遵循的国内外相关标准列表,与药监部门沟通的记录摘要,以及对不同医保支付体系下商业模式适配性的初步思考。
讨论持续到深夜,每个人都将自己代入专家的角色,提出可能的最尖锐问题。
窗外,达沃斯小镇的灯火渐次熄灭,只有远处雪山在星月微光下勾勒出沉默而威严的轮廓。
沈清欢感到一种熟悉的、战前的紧绷感,但比以往多了一份沉静的底气——那底气来自于下午演讲的成功,更来自于团队数月来夯实的根基。
次日清晨六点半,天光未明,山间的寒气透过厚实的窗玻璃渗入房间。
沈清欢已经起床,用冷水洗了脸,让头脑彻底清醒。
她换上了一套更为简洁知性的深灰色羊绒衫和黑色长裤,依旧佩戴着“破晓之翼”
。
镜中的自己,眼神清亮,不见疲态。
她对着镜子,低声用英语复述了几个关键的技术表述。
七点一刻,她和李铭、苏雯准时出现在施密特教授下榻的酒店大堂。
这是一家更具传统瑞士风情的酒店,木质结构,温暖壁炉,空气中飘散着咖啡和烤面包的香气。
在侍者的引导下,他们来到一间私密性很好的小会议室。
长条桌上已经摆放好了精致的早餐餐具、咖啡壶、果汁和各式面包、奶酪、火腿。
施密特教授已经到了。
他比在演讲会场看起来更随和一些,穿着舒适的粗线毛衣,银发梳理得一丝不苟,正站在窗边看着外面渐亮的天色。
听到动静,他转过身,脸上露出温和而专业的笑容。
“早上好,沈女士,各位。
欢迎。”
他的英语带着轻微的德语口音,清晰而舒缓。
“早上好,施密特教授。
感谢您抽出宝贵时间。”
沈清欢上前,得体地握手问候,并介绍了李铭和苏雯。
寒暄刚落座,会议室的门再次被推开,艾米丽·陈博士走了进来。
她是一位看起来四十多岁、气质干练的亚裔女性,穿着剪裁利落的深蓝色西装,步履生风,脸上带着礼貌而精明的微笑。
“抱歉,早上的一个电话会议拖了一会儿。
施密特教授,沈总,各位,早上好。”
陈博士的声音明快,目光迅速扫过在场每一个人,最后落在沈清欢身上,微笑加深了些许,“沈总昨天的演讲,我后来补看了录像,非常impressive(令人印象深刻)。”
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