第1140章短板，解决方案
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第1140章短板，解决方案
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’，并据此做出最优决策。”
他切换了一个画面，展示出一段对比视频。
左边是传统ai系统处理拥堵路况的画面——系统用了四十七秒才做出反应，采取的方案也只是简单地延长绿灯时长；
右边是惊蛰大模型处理同一场景的画面——系统在九秒之内完成了识别、分析和决策，并且采
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