第650章 AI模型，初有成果（2/2）

赵总盯着屏幕看了半天，眉头慢慢舒展开来：“这……有点意思。尤其是那个天气关联，我们确实没考虑到。”

但他还是摇了摇头：“光说不练假把式。如果是扩张呢？如果是要开新店呢？”

轮到了孙总。他是做精密加工的，讲究的是严谨。他把一份关于是否引进昂贵自动化产线的复杂报表扔了进去。

这一次，AI的表现稍微稳定了一些。它没有直接给出“买”或“不买”的答案，而是列出了三种情景模拟：乐观、中性、悲观。在悲观情景下，它明确提示：“若订单量低于预期百分之二十，回本周期将延长至四年，风险极高。”

孙总点了点头，语气缓和了不少：“至少它知道提醒风险。不像有些顾问，为了拿提成，什么项目都敢推。”

钱总最后上场。她是做跨境电商的，市场变化快得像翻书。她问了一个关于汇率波动对利润影响的问题。

AI给出的回答依然有瑕疵。它在计算汇率对冲成本时，忽略了一个小的政策变动细节，导致最终利润估算偏高。钱总当场指出了这个漏洞，并质疑模型的实时数据更新能力。

“这就是目前的短板。”老张在一旁解释道，额头上渗出了细密的汗珠，“我们的底层架构是基于历史数据训练的，对于突发的、非线性的外部冲击，反应会有滞后。这需要更多的实时数据接口支持。”

钱总合上笔记本电脑，看着我说：“李总，这东西确实有点东西。它能帮你理清思路，找出那些你肉眼看不到的关联。但它还不能完全替代人。特别是在这种瞬息万变的行业里，人的直觉有时候比算法更准。”

我点点头，记录下她的反馈：“你说得对。它是参谋，不是将军。只要它能帮我们在关键时刻少犯低级错误，这就值了。”

送走三位测试员后，天色已经暗了下来。实验室里只剩下我和技术团队。

大家围坐在会议桌旁，桌上摆满了打印出来的测试报告。气氛比上午轻松了许多，但也多了一份沉重。

“刚才那三个案例，”我翻开报告，指着上面的红叉，“还有改进空间。特别是孙总那个案子，AI在风险评估上的颗粒度还不够细。它只知道‘有风险’，但没说清楚具体是哪个环节的风险最大。”

老张拿起笔，在纸上画了几个圈：“我们可以引入专家知识库。把像孙总、赵总这样的资深管理者的经验规则化，嵌入到模型里。让AI不仅看数据，也看‘规矩’。”

“这是个办法。”小李眼睛一亮，“就像教小孩走路，数据是路，经验是拐杖。有了拐杖，它摔得少。”

“那就这么干。”我环视了一圈众人，“今晚辛苦一下，把这三个典型案例的错误逻辑拆解出来，重新标注。明天早上，我要看到修正后的第一轮迭代版本。”

没有人抱怨。相反，我看到了一种久违的斗志。之前的资金压力、赞助商的犹豫，在这一刻似乎都变得可以忍受了。因为我们终于摸到了那条通往未来的门把手。

“还有一点。”我站起身，走到白板前，写下“第二阶段优化目标”几个大字，“除了修复逻辑漏洞，我们要加强行业适配性。不同行业的商业逻辑差异很大，通用模型必须做到‘因地制宜’。下周，我们要准备面向合作企业的演示版本。到时候，宏达集团的赵董可能会来看一眼。”

听到“宏达集团”，老张的眼神亮了一下：“李总，您的意思是……”

“意思是，我们要拿出一个能让他们闭嘴的东西。”我笑了笑，收起马克笔，“不是靠嘴皮子，是靠实打实的数据和效率。今晚加个班，把这最后的难关啃下来。”

窗外，城市的霓虹灯陆续亮起，映照在玻璃幕墙上，折射出斑驳的光影。实验室里的键盘敲击声再次密集起来，像是一场无声的战斗号角。

我站在原地，看着屏幕上重新流动的代码流，心里那股紧绷的弦稍稍松了一些。但我知道，这仅仅是个开始。前面的路还长，坑还多，但至少，我们已经迈出了最关键的一步。

手机震动了一下，是小陈发来的消息：“李总，赵董那边回复了，他说如果有具体的演示Deo，他很感兴趣。另外，恒信科技的王总也催问进度，说想尽快看到效果。”

我回复了一个“收到”，然后抬起头，看向正在埋头调试代码的老张和小李。他们的背影在灯光下拉得很长，显得有些单薄，却充满了力量。

“老张，”我喊了一声，“休息十分钟，喝口水。剩下的，交给明天。”