天刚亮，陈砚舟就醒了。
他没赖床，直接坐起来打开手机。技能学习进度停在35%，昨晚睡前的思考似乎让系统悄悄推进了一点。他关掉界面，把手机塞进包里，背起包出门。
路上买了个包子，边走边吃。到了联盟办公室时，人还不多。他放下包，刚打开电脑，群里弹出一条通知：新项目方案竞选启动，所有成员可在三天内提交医疗数据分析方向的提案，最终由评审团选出最优方案落地合作。
他看完消息，还没来得及反应，会议室门被推开。
成员丙走进来，手里拿着一叠资料，脸上带着笑意。他走到投影前，说：“我先简单讲一下我的思路。”
陈砚舟起身进去，坐在角落。
丙的方案标题很长——“深度神经网络驱动的实时医疗数据流分析系统”。他讲得很流畅，用词密集，什么“去中心化架构”“自反馈闭环”“算力动态调度”，听得不少人点头。
但陈砚舟听着听着，眉头慢慢压了下来。
这框架，太熟了。
不只是理念相近，连模块划分、数据流向设计，都和他自己正在做的方案高度重合。唯一的不同是，对方走得更狠——直接跳过医院临床验证环节，让AI自己校验结果。
有人问：“没有人工复核，误判怎么办？”
丙笑着说：“现在的算法迭代速度已经远超医生判断效率，为什么还要依赖落后流程？我们要做的是颠覆，不是修补。”
台下响起掌声。
散会后，陈砚舟没动。他在原位坐着，手指敲了两下桌面，然后打开邮箱，调出丙提交的技术白皮书摘要。
一页页往下看。
越看，越清楚对方的问题在哪。
他拿出笔记本，蓝笔开始记：
第一，数据闭环太封闭，外部输入接口几乎没有，陈砚舟眉头微皱，心想这样数据来源过于单一，系统很难适应复杂多变的实际情况，长此以往，数据分析的准确性和全面性必然大打折扣；
第二，算法更新频率标称每小时一次，现有服务器根本撑不住，他轻轻摇头，心中暗忖，这完全不考虑实际硬件条件，如此激进的更新频率，服务器很快就会崩溃，导致整个系统瘫痪；
第三，完全没提医院现有信息系统的兼容问题，等于要人家推倒重建，他忍不住轻叹一声，想到医院现有的信息系统已经运行多年，且涉及众多业务和数据，推倒重建成本巨大且风险极高，这种方案根本不现实。
写完三条，他换红笔，在旁边画了个圈，写下两个字：漏洞。
这不是技术先进，是拿理想当现实。
可偏偏这种话术容易打动人心。尤其对那些厌倦了慢节奏、想一口气冲出重围的人。
他合上本子，站起身，走到窗边。
楼下的车流缓缓移动，阳光照在对面大楼玻璃上，反出一片白光。他眯了下眼，想起昨天晚上研究跨文化沟通时看到的内容。
丙说话的方式，其实和某些西方极客很像——喜欢用宏大词汇包装风险，把缺陷说成突破，把不可行为描绘成先锋。
当时系统提示说：“注意区分语言气势与实际可行性。”
现在看来，这条建议来得正是时候。
他转身回到座位，打开自己的方案文档。左屏是他的原稿，右屏是丙的摘要，两份并排对比。
如果按原来的做法，稳扎稳打，强调安全性和落地成本，现在肯定会被比下去。评委不会觉得你务实，只会觉得你保守。
但要是跟着对方往激进里改，又会失去自己最核心的优势——可靠。
他盯着屏幕看了十分钟，忽然想起林悦有次开会说的话：“真正让人接受的新东西，不是因为它多厉害，而是让人觉得本来就应该这样。”
这句话让他心里动了一下。
他关掉技术参数页，重新打开用户场景模拟图。
之前他花了很多时间优化后台逻辑，却很少去想前端体验。医生拿到这个系统，第一眼看到什么？操作几步才能得到结果？会不会因为界面复杂直接放弃？
这些才是决定成败的地方。
他新建一个文档，写下几个关键词：易用性、可视化、医生参与感。
然后在下面列了几条：
把诊断建议转化成图表形式，颜色区分风险等级；
增加一键生成报告功能，格式自动适配医院存档标准；
设置医生反馈通道，每次使用后可勾选“信任/怀疑”选项，数据反哺模型优化。
做完这些，他又翻回丙的方案。
对方通篇都在讲机器怎么聪明，却没提人怎么用。
而医疗系统，终究是要给人用的。
他轻轻呼出一口气，感觉思路打开了。
这场竞争，不一定非要在技术底层硬拼。他可以换个战场。
不在谁算得更快，而在谁让使用者更愿意打开这个程序。
他设定三天计划：第一天整理优化方向，第二天闭门调整方案结构，第三天内部试讲打磨表达。
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