清大计算机系那栋颇具现代感的大楼里，空气中仿佛都弥漫着一种混合着旧书卷和崭新电路板的气息。在顾明和校方代表的陪同下，陈序一行人正在参观即将挂牌的“序言-清大人工智能联合创新中心”。实验室空间宽敞明亮，一些昂贵的计算设备已经就位，但更吸引陈序的，是走廊尽头一间小会议室里传来的、略带激烈的讨论声。
校方负责人有些尴尬，正要上前制止，陈序却摆了摆手，示意稍等。他驻足在虚掩的门外。
一个清亮而笃定的女声穿透门缝：“……李教授，我理解您对模型泛化能力的追求，但如果我们输入的数据本身存在显着的场景偏差，再优美的数学框架也只是在拟合噪声。我们现在缺的不是更复杂的算法，而是更能反映真实世界复杂性的、高质量、多模态的数据！这才是制约我们模型在实际应用中表现的瓶颈！”
另一个略显苍老的声音带着无奈：“雨萱啊，理论突破是根本！没有理论指导，数据再多也是盲人摸象！你从MIT带回来的那套‘数据驱动’的理念，不能完全替代严谨的数学推导……”
“不是替代，是融合！”女声毫不退让，语速快而清晰，“数学是骨架，数据是血肉。我们现在是骨架搭得漂亮，血肉却跟不上！尤其是在动态环境感知和个性化交互这些领域，没有足够丰富和真实的‘血肉’，骨架立不起来！”
陈序眼中闪过一丝极感兴趣的光芒。他轻轻推开了门。
会议室里，一位头发花白的老教授和一位年轻的女子正站在白板前。白板上画满了复杂的算法结构和数据流图。那女子约莫三十岁上下，穿着简洁的白色衬衫和深色西裤，身形挺拔，鼻梁上架着一副无框眼镜，眼神清澈而专注，此刻正因为学术争论而微微泛着光晕。
看到有人进来，争论戛然而止。老教授愣了一下，随即认出校方负责人和陈序，脸上立刻堆起笑容：“哎呀，顾总，陈总，你们怎么到这儿来了？正在和沈博士讨论一个技术问题，见笑了见笑了。”
那位被称作沈博士的年轻女子也迅速收敛了外露的情绪，恢复了冷静从容的神态，对众人微微点头示意，目光在陈序身上停留了一瞬，带着一丝审视和好奇。
校方负责人连忙介绍：“陈总，顾总，这位就是我们清大刚从MIT引进的青年人才，沈雨萱博士，主攻人工智能，尤其是在自然语言处理和多模态学习方面很有建树。沈博士，这位就是序言科技的陈序董事长，这位是COO顾明。”
“沈博士，久仰。”顾明率先伸出手，客气地寒暄。
沈雨萱与他轻轻一握，声音平和：“顾总，幸会。”她的目光随即转向陈序，依旧带着那份研究者的审视，“陈董事长，您好。”
陈序没有立刻握手，而是饶有兴致地走到白板前，看着上面那些尚未完成的争论痕迹。“沈博士，李教授，打扰你们讨论了。刚才我在门外，似乎听到你们在谈论数据与算法的关系？”他语气随意，像朋友间闲聊。
李教授有些尴尬，打着哈哈：“学术争论，学术争论而已，让陈总见笑了。”
沈雨萱却似乎并不介意，她看着陈序，眼神坦诚：“是的。我认为在当前阶段，尤其是在面向具体应用场景的AI研发中，高质量数据的获取和治理，其重要性不亚于，甚至在某些情况下超过了算法模型本身的微创新。”
陈序点了点头，手指虚点着白板上那个代表“数据输入”的方框：“所以，沈博士认为，制约AI落地的，不仅仅是模型不够聪明，更是因为它‘吃’得不够好，或者说，‘见识’不够广？”
这个比喻让沈雨萱微微一怔，随即嘴角泛起一丝极淡的、遇到知音般的笑意：“很形象的比喻。可以这么理解。很多模型在实验室标准数据集上表现优异，一旦进入真实、复杂、充满噪声和长尾效应的应用环境，性能就会急剧下降。因为它学习的是‘理想世界’，面对的是‘真实世界’。”
“那么，”陈序转过身，正面看着沈雨萱，目光深邃，“如果有一个平台，能够提供海量的、来自真实智能家居环境、个人移动设备、甚至未来更多智能硬件的、经过用户授权和严格脱敏的多模态数据……比如连续的语音指令、环境声音、设备状态序列、用户隐式反馈行为等等，是否会对您的研究，产生质的不同？”
沈雨萱的呼吸几不可查地急促了一瞬，她扶了扶眼镜，眼神骤然变得无比锐利和专注：“您是说……序言科技生态内产生的数据？”她立刻捕捉到了关键，“如果真能获得这样规模和质量的数据，并且是连续、场景化的流式数据……那不仅仅是量变，更是质变！我们完全可以构建出更鲁棒、更自适应、更懂用户意图的模型！这……这将是很多学术界研究者梦寐以求的研究资源！”
她的语气中带着难以抑制的兴奋，但随即又流露出属于科学家的严谨和疑虑：“但是，这样的数据涉及大量用户隐私，合规性和安全性是首要难题。而且，如何从这些原始数据中有效地提取特征，构建适合模型训练的数据集，本身就是一个巨大的工程和科研挑战。”
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