我们在家里从不讨论具体业务，所有工作都在办公室完成。我们的财务完全分开，公司账户和个人账户有清晰的界限。这些，都有银行流水和审计报告可以证明。”
委员们低头记录。
王雨看着李悦，心里涌起一股暖流。她站在灯光下，身姿挺拔，眼神坚定，每一个字都掷地有声。那个曾经在电子厂流水线上埋头工作的女孩，如今已经成长为能够独当一面的企业领袖。
“第三个问题，”另一位女委员开口了，她的声音很温和，但问题很尖锐，“关于技术核心竞争力。你们声称的实时路况算法，与国内外同类技术相比，优势在哪里？”
张伟站了起来。
他显然还不适应这种场合，领带依然歪着，西装袖子有点长。但他一开口，整个人的气质就变了——那是技术人特有的、对专业领域的绝对自信。
“委员好，我是张伟，负责技术研发。”他走到会议室前方的演示屏前，连接上自己的笔记本电脑，“我们的核心优势，在于数据采集的广度和算法模型的深度。”
屏幕亮起，出现一张复杂的数据流向图。
“首先，数据源。”张伟用激光笔指着屏幕，“我们不仅接入了交管部门的官方数据，还通过合作伙伴接入了网约车平台、物流公司、共享单车企业的实时数据。此外，我们自主研发的车载终端和手机APP，每天收集超过五千万用户的匿名出行数据。这些数据覆盖了全国三百多个城市，时间跨度超过四年。”
他切换页面，出现一组复杂的算法模型。
“其次，算法。”张伟的声音变得兴奋起来，“我们采用了深度学习的卷积神经网络，结合时间序列分析，能够提前十五分钟预测路段拥堵概率，准确率达到百分之九十二点三。这是经过第三方机构验证的数据。相比之下，国内同类产品的准确率一般在百分之八十五左右，国际领先的谷歌地图，在北美市场的准确率是百分之八十九点七。”
他调出一份对比图表。
“更重要的是，我们的算法是自适应的。”张伟说，“它会根据天气、节假日、突发事件等变量自动调整模型参数。比如下雨天，算法会降低主干道的权重，提高地铁和公交线路的推荐概率。这些细节优化，让我们的系统在实际应用中表现更稳定。”
委员们开始提问。
问题一个接一个，专业而犀利：数据安全如何保障？专利是否存在侵权风险？技术迭代的周期和成本？研发团队的稳定性？张伟一一
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