的医疗健康数据,伦理和合规风险极高。财务部门更是直指其短期内难以盈利,且需要持续的研发和市场投入。



会议室里,各种意见交锋。苏晴眉头微蹙,她理解快速验证的价值,但也珍视深瞳研究成果的深度和长远潜力。方薇则从商业化角度,剖析了切入医疗健康领域的巨大监管障碍和漫长周期。沈默沉默地计算着潜在的资源投入和风险敞口。



就在争论看似要陷入僵局时,韩晓看向了罗梓:“罗梓,你怎么看?这是你的团队提出的构想。”



罗梓没有直接为自己的团队辩护,而是站了起来,走到白板前,画了两个并排的圆圈。“传统路径,”他指着第一个圆圈,“是从核心突破(算法)到完美硬件,再到寻找应用场景,最后推向市场。这条路很重,很慢,风险高度集中,可能我们花了十年做出完美的产品,却发现市场已经变了,或者根本不需要。” 然后,他指向第二个圆圈,“x-b提出的路径,是找到一个真实的、哪怕很小的痛点(比如adhd儿童家庭缺乏有效、有趣的训练工具),用我们现有能做到的技术水平(哪怕不完美),快速做出一个能解决这个痛点的‘最糙’产品,投入市场,获取真实用户反馈和数据,然后用这些数据和收益,反哺算法和硬件的迭代。这是一个快速循环、小步快跑的‘增强回路’。”



他转过身,面对众人,语气罕见地带着一种不容置疑的认真:“我知道这听起来不够‘高大上’,甚至有点‘土’。但创新的本质,不是追求技术的象牙塔,而是创造真实价值。我们现在最需要的,不是又一个躺在论文里的‘重大突破’,而是让这项突破性的技术,尽快接触到真实的人,解决真实的问题,哪怕一开始只能解决很小的问题。这不仅能验证技术的实用性,更能为我们指明下一步算法和硬件应该朝哪个方向优化,这比在实验室里闭门造车高效一百倍。至于风险,”他看向韩晓和沈默,“我们可以用独立项目公司、小范围试点、严格的数据隐私保护方案、以及与专业医疗机构合作的方式来控制。初始投入不需要很大,我们可以设定明确的里程碑,如果第一个里程碑达不到预期,立刻止损。”



韩晓一直静静地听着,手指无意识地在桌面上轻轻敲击。等罗梓说完,他看向苏晴:“苏晴,从技术角度看,这个‘降维’应用的思路,是否会损害你们对更前沿、更通用脑机接口技术的长期探索?”



苏晴思索片刻,缓缓摇头:“恰恰相反。如果能获得大量真实场景下的脑电数据,哪怕是相对简单的数据,对我们算法的泛化能力和鲁棒性训练,是极其宝贵的财富。实验室数据再完美,也替代不了真实世界的复杂性和多样性。而且,这个方向如果能走通,能为我们积累宝贵的硬件集成、产品化和市场经验,这些都是我们未来迈向更宏大目标所必需的。我担心的是资源分散和品牌形象,但如果用罗梓说的独立项目、小步快跑的方式,或许可以尝试。”



韩晓又看向方薇和沈默。方薇沉吟道:“如果目标不是立刻盈利,而是快速验证、获取数据、积累经验,并且用最小的成本、最敏捷的方式去试错,那么从商业逻辑上,是可行的。我们可以组建一个精干的小型跨界团队,脱离主产品线运作,给予充分的自主权,但设定严格的阶段目标。” 沈默也点了点头:“风险可控,投资额度可以限定在一定范围内。如果能跑通,其数据价值和未来可能性,想象空间巨大。”



韩晓的目光扫过在场每一个人,最后停留在罗梓画的那两个圆圈上,缓缓开口:“我同意这个尝试。理由有三:第一,它符合‘智能增强’的战略方向,是从‘增强’这个根本目标切入的务实之举,而非追求炫技。第二,它采用了‘小切口、快验证、数据驱动’的路径,这是探索未知市场、管理创新风险的有效方法。第三,也是最重要的,它体现了罗梓

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