清晨的阳光透过“创芯谷”高层办公室的玻璃幕墙，在地面投下清晰的光斑。
祁阳站在窗前，目光掠过楼下渐渐苏醒的城市。
今天，“启明深瞳”将迎来创立以来最为关键的一次考验——德系汽车零部件巨头劳埃士集团的全球视觉供应商审核。
张伟一夜未眠，眼底带着血丝，但精神却处于高度亢奋的状态。
他再次检查了会议室的布置：投影设备、备用线缆、打印整齐的技术文档，甚至为审核团队准备的咖啡与矿泉水品牌，都经过了精心安排。
“所有参与答辩的人员，半小时后最后一遍演练。”
张伟的声音通过内部通讯系统传出，带着一丝不易察觉的紧绷。
这次审核，远非简单的技术展示。
劳埃士的审核团队由三名专家组成：来自德国总部的资深质量体系审核员霍夫曼先生，技术专家施密特博士，以及亚太区采购经理陈女士。
他们将用一整天的时间，以解剖刀般的精准与严苛，审视“启明深瞳”的每一个环节。
上午九点整，审核准时开始。
霍夫曼先生年约五十，灰蓝色眼睛如同精密传感器，不苟言笑。
他主导质量体系审核，问题直指核心。
“请展示贵司软件开发全过程的质量控制文档。从需求输入，到设计、编码、测试、发布，以及变更管理流程。”
他的英语带着清晰的德语口音，语速平稳，却不容置疑。
张伟深吸一口气，示意负责质量管理的同事调出文档管理系统。
屏幕上，按照行业高标准构建的流程文件、记录表单、评审报告逐层展开。
霍夫曼看得极其仔细，不时提问：“这个代码审查记录，评审人的资质如何认定？发现问题后的处理周期是多久？如何确保测试能覆盖所有需求？”
每一个问题都戳中要害，考验着“启明深瞳”的管理体系是否真正规范，而非表面功夫。
技术答辩则由施密特博士主导。
他是机器视觉领域的专家，问题更加深入底层。
“你们说的‘动态环境自适应’算法，要是遇到强光突然变化，或者相机有点抖动导致画面模糊，怎么保证还能准确识别？从技术原理上说说。”
“核心检测模型的训练数据，不同客户的使用场景差别很大，怎么确保换个客户也能好用，不会出现性能下降？”
“平台能调整的参数很多，会不会导致参数冲突？你们怎么测试兼容性？”
负责算法的核心工程师小林，在王工的协助下，调出架构图、代码片段和测试数据，一一回应。
汗水几乎浸湿了他的衬衫后背，但语言依旧保持着技术人员的严谨与逻辑。
祁阳并未出现在答辩现场。
他留在自己的办公室，通过实时通讯渠道，静默地关注着前方的“战况”。
他知道，此刻任何的干预都是多余的，他必须充分信任张伟和他的团队。
与此同时，在理工大学的视频会议室里，另一场关乎未来的答辩也正在进行。
韩教授、张伟（通过视频连线）与理工学院的几位教授一起，正在接受由国家自然科学基金委和工信部专家组成的评审团质询。
他们联合申报的“基于深度学习的复杂工业视觉检测平台研发及产业化”项目，进入了最终答辩环节。
评审专家的问题同样犀利：“你们提出的多尺度特征融合机制，和现在主流的方法比，优势到底在哪？说的性能提升，有实际实验数据支撑吗？”
“项目计划把检测延迟控制在10毫秒以内，在硬件资源有限的设备上，怎么实现？有没有具体的优化方案？”
“产业化怎么落地？怎么保证研发出来的技术，能快速变成有市场竞争力的产品？”
韩教授负责技术原理部分的阐述，沉着冷静，引经据典。
张伟则结合“启明深瞳”的实际应用案例，补充说明技术的可行性与市场价值。
答辩持续了一个多小时，气氛紧张而激烈。
当两边的答辩终于落下帷幕，张伟感觉像是跑完了一场马拉松，精神和体力都近乎透支。
他给祁阳发了条简短的信息：“答辩结束，过程顺利，等待结果。”
祁阳回复：“辛苦了。让团队好好休息。”
等待结果的日子，仿佛被无限拉长。
“启明深瞳”的办公室里，弥漫着一种混合了期待与焦虑的气息。
大家照常工作，但眼神交汇时，总会流露出对未知结果的关切。
张伟强迫自己投入到日常工作中，审阅代码，检查项目进度，但心思总是不由自主地飘向那封可能来自德国或部委的邮件。
祁阳则显得平静许多。
他按计划听取了“灏阳”二代材料研发的进展汇报，与沈弘毅讨论了国际市场开拓遇到的具体关税问题，并批准了“启明深瞳”新一轮的招聘计划。
他知道，无论结果如何，公司的发展步伐不能乱。
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