第94章 高光：当“不完美”胜过“假完美”（1/2）

最后的四小时冲刺，像一场无声的战役。207工作间里只剩下机器风扇的嗡鸣和偶尔压抑的咳嗽。林筱筱觉得自己的太阳穴在突突地跳，眼皮沉得要用牙签才能撑开，但大脑却异常亢奋，反复演练着演示的每一个字、每一个手势。

陆星辰完成了最后的代码提交和文档整理，靠在椅背上闭目养神，但微蹙的眉头显示他仍在思考着什么。周子豪趴在桌上，发出轻微的鼾声，被姜楠毫不留情地一巴掌拍醒。

“醒醒！最后检查设备！”姜楠自己也困得不行，用力掐了下胳膊。

离演示还有一小时。他们需要提前十五分钟到演示大厅外等候。四人最后一次联调了“瞳伴”系统的演示流程，确认在断网情况下也能基本运行。

“识别率还是不太稳定，”周子豪看着测试数据，“特别是光线暗的时候，容易把垃圾桶认成花坛。”

“我们的演示环境光线充足。”陆星辰平静地说，“重点展示核心流程和设计理念。技术局限性可以坦诚说明，这是原型阶段的正常情况。”

林筱筱点点头，深吸一口气：“我准备好了。”

她的声音有些沙哑，但眼神坚定。

演示大厅外已经聚集了不少队伍。每个人都面带倦容，但眼神里都燃烧着最后关头的斗志或忐忑。楚然团队也在，他们看起来状态相对更好一些，楚然正在和队员低声做着最后的叮嘱。秦朗站在队伍边缘，目光不时瞟向林筱筱他们这边，尤其在看到林筱筱略显苍白却依旧挺直的背影时，眼神复杂。

按照抽签顺序，“星辰大海”排在第七位，楚然的“智绘”团队排在第九位。不算太差，也不算太好。

进入大厅等候区，气氛更加凝重。前面队伍的演示隐约可闻，有的激昂，有的沉稳，也有的能听到评委尖锐的提问和选手略显仓促的回答。每一次掌声或沉默，都牵动着外面等待者的神经。

轮到他们了。

工作人员示意他们进入。林筱筱走在最前面，陆星辰紧随其后，周子豪和姜楠拿着演示设备跟在最后。踏进演示区的瞬间，明亮的灯光和评委席上五道审视的目光，让林筱筱的心跳骤然加速。

评委席上坐着三男两女，都是业界知名的专家或企业高管，表情严肃。长条展示台上摆放着他们的演示平板和那个小小的呼叫按钮原型（这次没带，但林筱筱提了一句）。

“各位评委老师好，我们是来自A大的‘星辰大海’团队，复赛项目是‘瞳伴’——一款为视障人士设计的实时环境感知与语音辅助系统。”林筱筱开口，声音虽然有点干涩，但清晰平稳。

她没有急于展示技术，而是像初赛一样，先播放了一段只有三十秒的短视频。视频里没有人物，只有一些第一视角的晃动画面——模糊的街道、难以辨认的招牌、突然出现的障碍物，配上嘈杂的环境音和略带不安的呼吸声。视频最后黑屏，浮现一行字：“如果这是你‘看’到的世界……”

这个简短的开场，瞬间将评委和观众带入了视障者的视角，营造出强烈的共情感。

接着，林筱筱开始讲解“瞳伴”的设计初衷和核心功能。她从自己之前在“守望”项目中积累的对特定人群需求的思考讲起，提到姜楠的义工经历带来的启发，强调他们团队的目标不是做最炫酷的技术，而是做“最可靠的眼睛”。

演示环节，由陆星辰操作。他打开“瞳伴”APP（一个极其简洁的界面），启动语音指令：“瞳伴，帮我看看前面。”

手机摄像头对准了评委席方向（事先沟通过，避开人脸特写）。经过略微延迟，生硬的电子音响起：“正前方约三米处，有桌子。桌上有……电脑，水瓶，纸张。左侧有绿色植物。右侧有……门。”

识别并不完全准确（把评委的名牌识别成了“纸张”），延迟也明显，但基本流程清晰。

陆星辰又演示了文字识别功能，对准手里一张准备好的、印有大字体的纸板：“瞳伴，读一下这段文字。”

电子音逐字读出，虽然语调平淡，但准确无误。

最后，他演示了障碍物预警模拟，用一个玩具小车代表移动车辆，当摄像头捕捉到小车进入特定区域时，系统发出急促的语音警告：“注意！左前方有移动物体接近！”

整个演示过程，技术上的“不完美”显而易见——识别速度慢、准确率有待提升、语音生硬。但评委们看得很专注，尤其是那位戴眼镜的女评委（资料显示她曾主导过多个信息无障碍项目），听得格外认真。

演示结束，进入提问环节。气氛陡然紧张。

一位头发花白的男评委率先提问：“你们的系统延迟很明显，识别准确率也不够高。在实际使用中，这样的体验可能无法满足视障人士快速反应的需求。你们如何看待这个问题？”

问题很尖锐。周子豪和姜楠屏住了呼吸。

陆星辰上前一步，语气平稳：“您说得非常对。这是我们当前原型的主要局限。延迟主要来自手机端复杂模型的计算负担，我们通过模型裁剪和优化，已经将延迟从最初的超过一秒降低到目前的水平，但仍有很大提升空间。我们的策略是分阶段推进：当前原型旨在验证核心流程和交互模式的可行性；下一步将探索专用硬件加速、边缘计算与云端的协同，以及更高效的模型架构，目标是将延迟控制在300毫秒以内，达到可用级别。”

他坦诚不足，但给出了清晰的技术演进路径，不回避，不狡辩。

另一位中年男评委问：“你们选择从视觉障碍切入，但视障人士的需求非常多样，你们的系统似乎只解决了环境感知和简单文字识别。如何应对更复杂的需求，比如人脸识别、表情理解、甚至帮助阅读复杂的图表？”

这次林筱筱接过了问题：“评委老师，这正是我们产品设计中‘场景聚焦’的思路。我们深知无法在短时间内解决所有问题。因此，‘瞳伴’1.0版本的核心定位是‘辅助出行和基础信息获取’。我们把有限的资源投入到最核心、最高频的需求上，确保这几个功能做到相对可靠。更复杂的需求，如人脸和图表理解，需要更强大的技术和更严谨的伦理考量，我们将其规划为未来的迭代方向。同时，我们设计了开放的接口，希望未来能与更专业的辅助工具进行整合。”

她的话体现了产品设计的克制和务实，赢得了评委的微微颔首。

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