这时，走廊传来电梯到达的提示音，紧接着电梯门打开，脚步声由远及近。门把手转动。
门被缓缓推开。
陈砚舟没有动。他坐在原位，手里还握着那本蓝皮笔记本。走廊上的脚步声越来越近，有人说话，但声音很轻，听不清内容。**展厅里灯光明亮，白色的墙壁上挂着各种项目海报，空气中弥漫着淡淡的咖啡味和打印纸的油墨味。**他低头看了一眼手机，倒计时还剩六天二十三小时。
他把笔夹进本子，起身走向展厅角落。
那边围了几个人，正看着一块展板。上面贴着一张人体肺部CT影像对比图，旁边写着“AI辅助诊断系统——精准识别早期肺结节”。一个穿深灰夹克的男人站在前面，一边说话一边看手里的平板。
陈砚舟站到人群外侧，听着。
“我们这套模型在三甲医院测试准确率达到92.7%。”那人说，“下一步是下沉到社区医疗场景。”
有人问：“基层设备型号不统一，图像质量参差，会不会影响判断？”
夹克男笑了笑：“我们会做预处理优化，尽量适配。”
陈砚舟往前半步，开口：“如果预处理本身就有偏差呢？”
几人回头。
夹克男皱眉：“什么意思？”
“比如，训练用的是高端CT机拍的图像，清晰、对比度高。但社区医院的老机器拍出来偏暗、噪点多。模型看到不一样的东西，误判率是不是会上升？”
夹克男盯着他：“你做什么的？”
“用户端数据收集。”陈砚舟说，“最近三个月，我们在两家社区诊所做了慢病管理试点，采集了三百多份实际影像。和你们公开的数据集比，光照强度平均低38%，像素分辨率差两个等级。”
周围安静了一瞬。
夹克男眼神变了。他低头翻了下平板，调出一组曲线——正是刚才波动剧烈的准确率图。
“你说的情况……确实存在。”他语气缓了些，“但我们没足够真实环境数据来做校准。”
“我可以提供。”陈砚舟说，“脱敏处理过的样本，附带设备参数和拍摄条件记录。”
夹克男终于正眼看他：“你叫什么名字？”
“陈砚舟。”
“我是徐临，这家AI公司的负责人。”他上下打量陈砚舟一眼，“你不是技术出身吧？”
“经济系学生。”陈砚舟点头，“但我清楚一个问题：再好的算法，落地不了就是废纸。”
徐临没笑，也没反驳。他沉默两秒，说：“你刚才说的‘预处理偏差’，有没有具体解决思路？”
“有。”陈砚舟拿出手机，点开一份表格，“建议用分层校准法。先拿小批量真实数据标注误差类型，比如过曝、欠曝、边缘模糊。对于过曝图像，我们在图像增强模块中降低亮度增益参数，同时调整对比度参数来平衡画面效果；对于欠曝图像，则适当提高亮度增益。而边缘模糊的情况，我们会调整锐化参数。这样调整后，能反过来调整图像增强模块的权重参数。这种方法不用重训模型，成本低，见效快，预计能使模型在社区医院设备上的误判率降低至少15%。”
徐临接过手机，仔细看了起来。
围观的人开始交头接耳。
“这学生懂不少啊。”
“听着不像背概念，是真看过数据。”
徐临看完，抬头：“你这个方案，我们团队之前讨论过，但没人愿意牵头做——太琐碎，又不算核心技术突破。”
“可它能让系统在真实环境下少犯错。”陈砚舟说，“你们的目标是进医院，不是发论文吧？”
徐临笑了。这次是真心的。
“有意思。”他说，“你是今天第一个不说‘算力’‘架构’，却说到点子上的人。”
他从包里抽出一张名片递过来：“要不要合作试试？拿两家诊所做两周验证，看看能不能把误判率压下来。”
陈砚舟接过名片，没急着答应：“数据合规必须前置。我这边可以签保密协议，也接受你们派员监督流程。”
“行。”徐临干脆，“你提要求，我们配合。”
“第二，成果归属要明确。”陈砚舟继续说，他心里清楚，这是保障自己和团队权益的关键，不能有丝毫马虎，“改进部分的技术文档和测试报告，双方共有。后续商业化应用，按投入比例分成。”
徐临挑眉：“你还准备谈分成？”
“不然呢？”陈砚舟反问，“我又不是来做慈善的。”
这话一出，边上几个人都愣了一下。
徐临愣完，反而更欣赏了：“好，痛快。那就按你说的来。”
陈砚舟眼中闪过一丝喜悦，但很快又恢复了镇定，他伸出手，与徐临紧紧握了握，“合作愉快。”他的声音虽平静，却带着难以掩饰的坚定。
两人当场用手写备忘录的方式列了五条合作要点，打印出来各签了一份。徐临收好文件，拍了下陈砚舟肩膀：“明天就开始？”
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