第三百二十五章 抄他，然后超过他 (第1/2页)
下午两点整。
直播画面亮了起来。画面中最先出现的是一段宣传片。
镜头从城市上空的云层一路向下俯冲，掠过港口、工厂、写字楼和数据中心，最后钻进一块闪着蓝光的芯片里。沉稳的男声随之响起。
“从工业文明到信息文明，人类始终在寻找更高效的生产方式。”
林一舟靠在椅背上，听到第一句话，就感觉味儿对了。
大厂味儿。
源码科技上午开的那个发布会，韩路一上台没说几句废话，直接让汤圆订饭、调查公司，连自家公司有多少员工都不介绍。鼎盛这边呢，先从工业文明讲起。
照这个进度，盘古开天应该被剪掉了，不然发布会得开到晚上才能结束。
宣传片足足放了三分钟。画面里，工人戴着安全帽查看设备，医生对着电脑分析病例，银行职员在玻璃幕墙前开会，企业高管站在巨大的数据大屏前指点江山。这些人的共同特点，是脸上都带着一种“这个世界马上就要完成智能化转型”的自信。
终于，宣传片放完了，画面切到舞台现场。
主舞台后方是一整块环形大屏，灯光从深蓝渐变到亮蓝，正中央浮现出两个很有科技感的大字。
灵台。
这是鼎盛给自己的智能体平台取的名字，既有“灵”动平“台”的意思，又取道教中灵台的典故。鼎盛是想把这个智能体平台当成下一个阶段的重心来运营，发布会也准备得相当充分。
只是这份充分，已经被上午的一个突然袭击给打破了。
刘勃穿着一身深色西装，从舞台侧面跑到了中央。
“各位来宾，各位媒体朋友，大家下午好。”
“欢迎来到鼎盛智能体战略暨灵台平台发布会。”
台下响起掌声，直播间里的弹幕也迅速多了起来。
【来了来了。】
【鼎盛智能体战略暨汤圆预测验证大会】
【先猜一手，企业客户：知识库、工作流、插件、权限、云部署】
【楼上直接背上午的词是吧】
刘勃还不知道直播间对他的调侃，不然他的脸色可能会比现在更难看一些。
这是刘勃升任副总裁之后第一次在这种规模的场合讲话，难免有些紧张。
刘勃站在舞台中央，开始介绍鼎盛在人工智能领域的积累：从早期的机器学习平台，到后来的坤元大模型，再到鼎盛云为数千家企业提供的算力和数据服务。一张张照片从屏幕上掠过，有实验室，有机房，有合作签约现场，还有领导参观。
林一舟看了五分钟，灵台依然还只存在于发布会标题里。
弹幕已经开始着急了。
【产品呢？】
【我已经听完鼎盛发展史的上半部了，还得听下半部吗？】
【为什么上午刚看完源码发布划时代的产品，下午就得过来听企业年会啊】
【兄弟们别催，大厂发布会不讲二十分钟行业趋势，产品容易水土不服】
刘勃终于讲完了鼎盛的技术积累。大屏幕上的内容一换，出现了一条从左下方延伸到右上方的曲线。
“过去一年，我们和数百家企业客户进行了深入交流。”
“大家普遍面临同一个问题，大模型能力很强，可模型很难进入企业的核心业务流程。”
“企业需要了解自己的智能体，需要懂业务、懂数据、懂流程，更需要安全、可靠、可控。”
屏幕前的林一舟叹了口气：可算讲到了正题。
此时，大屏幕上出现了一座三层架构图：最下面是鼎盛云，中间是模型、数据和安全能力，最上面是智能体应用。图上画了很多箭头和圆圈，复杂得像生物生态圈。单看这张图，简直恨不得要把全球各行各业的企业全都接进去。
刘勃的声音抬高，听着充满了激情：“灵台，是鼎盛面向企业客户推出的一站式智能体开发与运行平台，依托鼎盛云完成弹性部署。”
弹幕瞬间刷了起来。
【中了中了！】
【云端部署check】
【汤圆牛逼！】
【下一个是知识库】
刘勃介绍完，幻灯片切换，上面写了五个大字——“企业知识库”。
刘勃继续介绍：“灵台支持企业知识库快速接入……”
【第二个第二个】
“……基于可视化工作流，企业可以快速编排复杂业务流程……”
【第三个！】
“……平台内置标准化插件体系……”
【四个了，四个了，就问还有谁？】
“……同时提供细粒度的权限管理，帮助企业……”
到第五个特性——权限管理——说完，整个直播间的弹幕都在沸腾，大家都为鼎盛贡献出的表演而狂欢。和上午汤圆所预测的内容基本上分毫不差。
这让观众们产生了一种“鼎盛的人不会真的没看汤圆的发布会吧”的错觉。
——或者是看了之后故意照着汤圆的预测结果改的，不然都不能这么准。
弹幕里还在玩梗。
【汤圆发来感谢信：感谢鼎盛提供发布会答案核验服务。】
【建议以后发布会提前交给汤圆审核，省得撞车。】
站在台上的刘勃看不到网上的弹幕。发布会现场，底下坐着的都是相关领域的媒体，大家都客气地给着面子。每次刘勃说完灵台的一个特性和卖点，台下都会传来一阵热烈的掌声。
很快，直播中的刘勃开始进行产品演示。演示场景是一家大型制造企业：企业把设备手册、维修记录和内部制度导入灵台知识库，再配置一条故障处理工作流。当一线工人在聊天框中输入设备报警代码后，灵台从知识库中找到相关手册，给出故障原因和处理建议，最后生成一张维修工单。
整个流程运行顺利，回答准确，台下响起了一阵比刚才更热烈的掌声。
林一舟在屏幕前摇了摇头。
就在这些简单的演示里，他都已经看出来了：灵台的演示人员需要提前上传资料、选择插件、配置节点，再用线条把执行顺序连起来，基本每一步都是人为设计出来的。大模型在里面起到的作用，只是在特定的某个节点里把自然语言转化成结构化数据。
而上午的汤圆呢？
汤圆接到一句自然语言指令后，就直接自己拆解任务、执行任务了。两种交互模式一比较，简直高下立判。
林一舟看着屏幕上的工作流画布，忽然想到了自己刚才操作邮件的过程。
假设他想让灵台帮自己处理收件箱，第一件事不是对它说一句话。他得先找个邮箱插件，再配置账号授权，再搭一个读取邮件的节点，然后搭一个判断是否需要回复的模型节点，再加上优先级排序、生成草稿、等待确认、发送邮件、创建待办。中间还要处理失败重试和权限问题。
忙活一晚上，或许能得到一套专属于自己的邮件工作流。
问题来了：这整个过程，效率真的提升了吗？其中又有多少工作是之后可以复用的、可以迁移的？
刘勃的直播还在继续，已经开始进行下一个场景了，但是林一舟不打算再看下去。他直接关闭了直播，打开了汤圆Chat专业版的付款页面。
先下单了再说。
……
鼎盛发布会现场。
导播间里，工作人员盯着实时数据，眉头越皱越紧。直播开始时，在线人数一路上涨；灵台正式亮相后达到峰值；第一场演示结束，人数开始缓慢下降；到第二场演示，就开始断崖式下跌。仅仅几分钟的时间，就掉了快一百万的在线观看。
“评论区怎么样，评价是正面还是负面？”现场负责人问道。
正在监控评论的运营人员犹豫了一下，没说出话来。
负责人以为他没听见，又问了一遍：“正面还是负面？”
“……头儿，我也不知道这是正面还是负面。”
“什么意思？”
“评论区里——都在聊汤圆。”
现场负责人本来做好接受负面评价的准备，但是这个答案出乎他的意料——听完更难受了。
如果别人骂你，至少是被看见了
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