第356章 技术迭代压力

    林峰的手指从手机屏幕滑开，压住电源键两秒，熄了屏。窗外最后一盏稻田监测灯忽明忽暗，像卡了帧的信号灯。他盯着那点红光，忽然觉得它不像呼吸，倒像系统后台里某个即将超时的进程。

    手机震了一下，自动亮起。

    红色弹窗直接覆盖锁屏界面：【“耕云1.0”技术代差风险升级至二级】。下方一行小字：“对比全球最新农业AI模型，核心预测模块延迟3.2个迭代周期，病虫害误判率上升12.7%。”

    林峰坐直，把手机翻转扣在床头柜上，屏幕朝下。他没再看第二眼，直接拨通技术主管的号码。

    “明早八点，缅北数据中心，所有核心工程师到场。”他说，“别发日程，别走审批，就当今天没人见过我。”

    电话那头沉默两秒：“出事了？”

    “我们落后了。”林峰挂了。

    天刚亮，数据中心会议室的门被推开。六名工程师陆续进来，有人手里还拎着刚买的豆浆。林峰已经坐在主位，笔记本打开，界面是系统自动生成的对比曲线图。

    “先说结论。”他等人都坐定，开口，“新加坡‘绿盾AI’上周发布了新版本，极端气候下的病虫害响应速度，比我们快47秒。”

    有人皱眉：“47秒？我们系统现在运行稳定，试点田块数据达标率91%，误差在合理范围。”

    “91%是过去的数据。”林峰点开投影，“这是他们用东南亚季风带真实气候数据做的模拟测试——在暴雨突袭前13分钟，‘绿盾’启动了三级预警，我们的系统直到雨停才识别出叶斑病扩散趋势。”

    他停顿一秒：“47秒，够一片三百亩的稻田从‘可救’变成‘绝收’。”

    会议室安静下来。AI负责人低头翻记录：“我们三个月前还是国内农业AI响应速度第一。”

    “第一？”林峰冷笑，“系统刚提醒我，‘耕云1.0’的算法架构，现在连国内前三都挤不进。上个月，浙大、农科院、还有两家科技公司都发布了新模型，参数全公开。”

    他合上电脑：“文化活动让我们进了村，但技术跟不上，明天就会被踢出去。”

    没人接话。有人低头搅着豆浆，有人盯着天花板。

    林峰站起身，走到窗边。远处监测站的红灯还在闪，节奏比昨晚更急。他想起昨夜那张照片——缅北小孩手腕上系着四川的红绳。细节带来认同，但认同救不了被淘汰的系统。

    “我知道大家觉得稳。”他背对着房间，“文化节成功了，本地好感度涨了，系统给了成就。可你们有没有想过，为什么系统突然给我们发‘民间认同’这种软性奖励？”

    他转身：“因为它在提醒我们，硬的东西，快不行了。”

    技术主管抬头：“那怎么办？重写核心算法？至少三个月。”

    “等不起。”林峰走回桌前，打开系统通讯模块，“我们得借脑。”

    “你是说……找科研机构合作？