第57章 早餐会上的对话（1/2）

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）。”

“陈博士过奖了，很高兴见到您。”沈清欢起身致意，心中微微一松——至少开场是积极的。

众人入座，简单取了早餐。咖啡的香气弥漫开来，略微驱散了清晨的寒意和最初的拘谨。施密特教授率先切入正题。

“沈女士，你们昨天的演示中，关于模型可解释性模块的阐述，让我很感兴趣。”他啜饮一口咖啡，眼神变得专注，“尤其是那个‘决策溯源’的界面。在实际临床环境中，医生真的会去使用和查看那些中间层的激活状态和注意力热力图吗？还是说，这更多是一种技术上的‘摆设’，用于应对像我们这样的评审者？”

问题直接而犀利，直指技术承诺与实际应用落差的痛点。

沈清欢放下咖啡杯，从容应对：“施密特教授，您提出了一个非常关键的问题。坦白说，在项目初期，我们也有同样的担忧。因此，我们的可解释性模块设计，是与合作医院的临床专家共同迭代完成的。”

她示意李铭。李铭立刻打开随身携带的平板电脑，调出几张用户界面截图和用户反馈记录。“我们不是简单地将技术参数抛给医生，而是将其转化为临床语言。比如，热力图会高亮显示对本次风险预测贡献最大的几项生理参数变化趋势；‘决策溯源’会以时间线形式，结合患者的诊疗记录，标注出模型认为的关键事件节点。我们还设计了简明的‘置信度’和‘主要依据’提示框。在试点医院的培训和后期的使用反馈中，医生们表示，这些信息帮助他们更快地理解ai的判断逻辑，尤其是在处理复杂或不典型病例时，能提供有价值的参考视角。当然，使用频率和深度因医生个人习惯而异，但整体接受度在持续提高。”

李铭补充了一些具体的技术细节，说明如何将高维的模型内部表示降维并映射到医生可理解的临床概念上。

施密特教授认真听着，不时微微点头，又追问了几个关于模型在不同患者亚群中解释性是否一致、以及如何防止解释本身产生误导的技术细节。李铭和沈清欢一一作答，讨论逐渐深入。

这时，陈博士开口了，她的话题转向了另一个方向。