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第1140章 短板,解决方案

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  第二个出场的是西门子的赫尔穆特·里希特。

D国人的风格与M国人截然不同——没有华丽的动画,没有煽情的案例,有的只是密密麻麻的数据表格和严谨的技术参数。

赫尔穆特用了四十分钟,详细阐述了西门子在工业物联网和数字孪生领域的技术优势,并重点介绍了他们在汉堡、新加坡和迪拜的三个标杆项目。

如果说霍尼韦尔的演讲是一场视觉盛宴,那么西门子的演讲就是一堂严谨的技术课。

两者风格迥异,但都展现出了极高的专业水准。

最后出场的,是陈阳。

他走上讲台的时候,会议室里的目光齐刷刷地聚焦在他身上。

有些人眼中带着好奇,有些人带着审视,还有些人——比如詹姆斯·福特,他眼神中透露出一种毫不掩饰的轻蔑。

陈阳没有使用任何炫酷的动画,也没有堆砌大量的数据表格。他只是打开了惊蛰大模型的后台管理系统,然后将屏幕投影到大屏幕上。

“各位,我不打算给你们看PPT。”

陈阳开口说道,语气轻松而自然。

“因为PPT是可以修饰的。我打算给你们看一个正在运行的系统。”

“此时此刻,在利雅得市中心,惊蛰大模型正在实时处理着超过一万两千个交通传感器的数据流。”

他点击了一个按钮,大屏幕上立刻显示出利雅得市中心的实时交通热力图。

密密麻麻的车流如同血液一般在大街小巷中流动,而系统正在以肉眼可见的速度对这些车流进行调度和优化。

“这是今天早晨八点到现在的数据。”陈阳指着屏幕上的一个曲线图说道。

“早高峰期间,系统覆盖区域的车辆平均通行速度,比系统介入之前提升了百分之三十一点七。”

“路口平均等待时间,缩短了百分之四十二。碳排放量,下降了百分之十八点三。”

会议室里安静了下来。

那些原本漫不经心低头看手机的人,此刻纷纷抬起了头,目光被屏幕上的实时数据吸引住了。

陈阳继续说道:“这些数据的背后,是惊蛰大模型独有的核心技术——动态因果推断引擎。”

“与传统的机器学习模型不同,我们的引擎不仅能够识别数据之间的相关性,还能够推断因果关系。”

“这意味着,系统不仅知道‘发生了什么’,还能理解‘为什么发生’,并据此做出最优决


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