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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