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26、第二十六章 ...

  •   金竹杯创业大赛的日期越来越近。
      比赛分初赛、复赛、半决赛和总决赛。初赛的白皮书我们已经提交——我主导撰写的《项目美学白皮书》,和王箖颂主笔的商业计划书一起递了上去。
      提交后的第四周,我们在实验室里收到了官方的邮件。
      那天下午,电脑屏幕突然弹出新邮件提示。点开一看,简短的一行字却让整个实验室安静了一瞬——
      「恭喜您的团队通过初赛评审,晋级复赛。」
      紧接着,大赛官网更新了晋级名单。比赛社群里瞬间刷屏,恭喜与加油的消息不断弹出。
      接下来,我们要开始备战复赛了。复赛是线下区域路演与答辩,非常考验团队的执行力、现场表现力和临场应变能力。这也是“思林”团队第一次正式公开亮相。
      我们商量后决定,由王箖颂主讲,我负责演示。开场环节,我打算用家里收藏的一件清代缂丝扇面作为引子,将传统纹样与AI生成进行直观对比。
      ---
      复赛当天,我们一早就到了比赛现场。
      入口处的立牌上写着:「“金竹杯”全国未来产业创业大赛·复赛(人工智能+文化科技赛道)」
      路演厅是封闭式的现代设计,环形座位围绕着中央的展示区,评委席正对参赛台。空气里有淡淡的消毒水味,混合着电子设备低低的运行声,弥漫着一种克制的紧张。
      我们抽签抽到了倒数第二组出场。确认顺序后,便到候场区与志愿者核对流程。
      我们的展示方案是“AI辅助修复与活化”——选择一幅有局部残缺的宋代山水画《秋山萧寺图》数字复本,现场演示“思林”系统如何补全缺失部分,并同步生成一段解读画中“可行、可望、可游、可居”意境的文字。
      候场区里还有其他团队,或低声讨论,或反复演练。与其说是对手,不如说各具特色。
      离我们不远处是“智灵”团队,他们正在调试一台小巧的实物交互设备。其中一个成员忽然朝我们这边看来,随后起身走了过来。
      起初我们没太在意,直到他停在了王箖颂身边。
      “喂。”
      王箖颂转过头。
      对方咧嘴一笑,语气熟稔里带着调侃:“等会儿可别被我们的阵势吓到了啊。”
      王箖颂神情未变,只淡淡回了一句:“那你可得加把劲。”
      “一起进决赛,怎么样?”
      “行。”
      对方这才转向我们,王箖颂简单介绍:“我发小,张逸明。”
      我们恍然。张逸明笑容开朗,接着说道:“小时候一起拆装机器人,我就没赢过他。”
      王箖颂瞥他一眼:“谁让你有多动症。”
      “我这是活泼开朗!你呢,闷葫芦一个。”
      话没说完,“智灵”团队里一个短发女生朝他招了招手。张逸明立刻收了声,朝我们压低声音:“好啦,比赛结束一起吃饭。我嘛——”他朝女生的方向悄悄指了指,眼里带着笑,“得回去陪女朋友了。”
      他小跑着回到团队里,女生轻拍了他胳膊一下,他笑着低下头去听她说话。
      王箖颂收回目光,看向我:“准备得差不多了?”
      “嗯。”我点点头,最后一次检查演示用的平板。
      随着一个一个团队的退场。
      路演厅里的灯光忽然暗下一档,主持人的声音透过音响传来:
      “请下一组参赛团队准备入场。”
      空气微微绷紧。我深吸一口气,握了握微微出汗的手心。
      王箖颂侧过脸,很低地说了一句:“别紧张,我们都在。”
      灯光再次亮起时,他的眼神已经恢复了一贯的沉静与专注。
      台上,王箖颂用三分钟清晰地阐述了技术内核:“我们的系统不止于识别像素,更在于理解郭熙在《林泉高致》中定义的‘可行、可望、可游、可居’四重境界,并将这种理解转化为可量化的算法模型。”
      我今天没有穿正装,而是选择了一袭青玉色的改良旗袍。操控电脑时,我尽量让声音保持平静:“现在,我们请‘思林’尝试补全画面左下角这处因虫蛀而丢失的渔舟与远山轮廓。”
      大屏幕上,系统并未直接生成图像,而是先弹出了一个“可能性光谱”界面,清晰地展示了三种补全方案背后不同的美学倾向分析:
      “方案A更偏向马远‘一角’之趣,留白灵动;方案B贴近范宽‘全景’之气,雄浑整饬;方案C则试图融合李成寒林的萧疏意境。”
      我选择了“方案C”并确认执行。生成的笔触徐徐展开,竟与原作的气韵隐隐贯通,毫无突兀之感。与此同时,系统同步生成了一段文字解读:
      “此处补全,取寒林疏旷之象。渔舟成为视觉锚点,巧妙地将观者视线引向画面深处,强化了画中‘可游’的纵深叙事感。”
      评委席上传来一阵轻微的骚动。一位戴着眼镜的评委轻轻颔首,而另一位资历颇深的评委则身体微微前倾,目光专注地锁定在屏幕上。
      演示环节顺利结束,紧接着是七分钟的答辩时间。
      一位技术背景的评委率先提问:“你们补全画的依据,说到底还是从数据库里找相似的东西拼凑。如果碰到一个完全没见过、没任何参考的图案,比如某个失传文明的符号,你们怎么办?能叫‘理解’吗?”
      问题很犀利。我看向王箖颂。
      他想了想,回答得很平实:“您说得对,只靠匹配现有图案是不够的。所以我们做的不是图案库,而是在尝试教AI理解‘美是怎么构成的’。就像人看到一个陌生符号,虽然不认识,但能感觉出它是沉稳还是飘逸,是和谐还是冲突。我们和三星堆考古队的合作,就在测试这套方法。”
      评委点了点头,没再追问。
      紧接着,一位商业评委接过话头,问题更加直接:“那你们的核心优势到底是什么?数据、算法,这些大公司砸钱都能做,甚至比你们做得更快更好。我为什么要投你们?”
      这问题很现实,也是我们最常被质疑的地方。
      王箖颂沉默了一下,然后开口,声音不高,但很清楚:
      “大公司可以做出更快的工具,可以复制算法。但他们很难复制一件事——判断好坏的标尺。”
      他顿了一顿。
      “我们花时间在做的,就是把这把标尺教给AI。什么是中国画里的‘呼吸感’,什么是青铜器上的‘力量’。这些东西,写在古书里,藏在老师的经验里,需要时间去泡,去理解。我们认为,这才是最关键的,也是别人最难快速抄走的东西。”
      他说完,台上安静了几秒。
      那位年纪最大的评委一直看着他,这时才慢慢靠回椅背,脸上没什么表情,只是手指在桌沿轻轻敲了一下。
      答辩时间到了。
      我们走下台。掌声在后面响起来,不算特别热烈,但也不敷衍。

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