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第297章 技術對決,贏得尊重

2026-03-22 作者:格調雲歌

會議結束時,已經是下午六點。

湯姆主動伸出手:

“閻,抱歉,我之前有些……偏見。你們的工作,比我想象的紮實得多。”

解睇和他握手:

“湯姆,我也理解你們的顧慮。收購後的整合,確實不容易。但我們有共同的目標——做出最好的5G技術。”

“是的。”湯姆點頭,“那麼,關於時間表……我原則上同意。但需要增加一些里程碑評審節點。”

“可以。”解睇說,“我們一起來制定。”

雙方團隊離開會議室時,氣氛已經融洽多了。

美方的一個年輕工程師湊過來,用生硬的中文說:

“閻院長,你剛才講的那個演算法……太酷了。”

解睇笑了:“謝謝。你中文不錯。”

“我在學。”

年輕人不好意思地說,

“公司提供中文課程,我報了名。我想……以後也許有機會去中國工作。”

“歡迎。”

解睇真誠地說,

“‘振華’在中國有七個研發中心,成都基地特別需要通訊人才。”

“真的嗎?那我好好學中文!”

回到臨時辦公室,解睇才鬆了口氣。

秘書遞過一杯茶:

“院長,剛才真懸。我看那個湯姆,一開始根本不服氣。”

“正常。”

解睇喝了口茶,

“我們收購了他們,他們心裡有疙瘩。再加上文化差異,技術理念不同,衝突是必然的。”

“那現在解決了?”

“暫時緩解。”

解睇說,

“但要真正融合,還需要時間。關鍵是要用實力說話,用成果證明。”

她開啟郵箱,開始處理工作。

有一封新郵件,是何雨陽從非洲發來的。

“解睇,見信好。我到亞的斯亞貝巴已經一週了。這裡比想象中困難,但也有很多機會。”

“衣索比亞政府正在規劃國家寬頻網路,我們的裝置有機會入圍。但競爭對手也很強,愛立信、諾基亞、華為都在積極活動。”

“我需要你的技術支援——針對非洲特殊環境(高溫、多塵、電壓不穩)的裝置最佳化方案。盼復。雨陽。”

解睇立即回覆:

“雨陽,郵件收到。已安排研究院成立‘非洲專項組’,針對你提到的問題開展研究。”

“初步思路:1. 強化散熱設計,目標是在45度高溫下長期穩定工作;2. 防塵等級提升到IP65;3. 增加寬電壓適配模組,支援90V-264V波動。預計一個月內出初步方案。另,我在矽谷一切順利,今日剛解決一起團隊衝突。勿念。解睇。”

發完郵件,她靠在椅背上,揉了揉太陽穴。

矽谷的團隊整合,非洲的市場開拓,國內的晶片攻關……

千頭萬緒,壓力巨大。

但她不能退縮。

因為這是她的責任,她的使命。

就像父親常說的——擔子越重,說明你越被需要。

窗外,矽谷的夜景漸漸亮起。

這片土地,曾經是資訊科技的聖地,孕育了英特爾、蘋果、谷歌……

但現在,中國公司來了。

不是來朝聖,是來學習,來合作,來競爭。

這條路很難,但必須走。

因為全球化時代,關起門來搞研發,沒有出路。

必須走出去,引進來,在碰撞中學習,在競爭中成長。

而今天和湯姆團隊的這次衝突,只是一個開始。

未來還會有更多的衝突,更多的挑戰。

但她相信,只要堅持專業,堅持開放,堅持共贏,就一定能找到合作的道路。

因為技術沒有國界,創新需要交流。

而他們這一代人,有幸站在這個歷史節點上——

既要繼承父輩的奮鬥精神,又要具備國際視野和合作胸懷。

這是挑戰,更是機遇。

想到這裡,解睇重新坐直,開啟電腦,開始寫今天的工作報告。

她要向父親,向公司,也向自己證明——

中國人,不僅能做出好技術,還能管理好國際團隊。

這條路,她走定了。

而且一定要走好。

因為在她身後,不只是一個企業,是一個國家的期待。

是一個民族在科技領域走向世界的夢想。

而她,責無旁貸。

三天後,矽谷研發中心地下實驗室。

一個簡易的測試環境已經搭建完成——四臺基站裝置,十六個終端模擬器,再加上一堆儀器儀表。

線纜縱橫交錯,指示燈閃爍不停。

湯姆帶著美方團隊的核心成員,早早來到實驗室。

他們想親眼看看,解睇說的那個“革命性排程演算法”,到底有多神奇。

解睇和中方團隊隨後到達。

她今天穿了件白色實驗服,裡面是簡單的襯衫牛仔褲,頭髮紮成馬尾,顯得幹練利落。

“都準備好了?”

她問負責測試的中國工程師小王。

“準備好了。”

小王點頭,

“按照您的要求,模擬了三種典型場景——密集城區、郊區、室內場館。每種場景下,使用者數從50到500不等。”

“好。”解睇轉向湯姆,“湯姆,你想先看哪種場景?”

“最難的。”湯姆直截了當,“密集城區,500使用者,隨機移動。”

“沒問題。”

測試開始。

大螢幕上,實時顯示著網路效能指標:吞吐量、時延、丟包率、公平性指數……

一開始,資料並不驚豔。

在500個高速移動使用者的模擬下,網路負載很快達到80%以上。

時延開始上升,丟包率增加。

湯姆抱著手臂,表情沒甚麼變化。

這種場景,現有的任何演算法都很難處理得好。

但三分鐘後,變化出現了。

隨著排程演算法開始“學習”使用者的移動模式和業務需求,資源分配逐漸最佳化。

時延曲線開始下降,從最高的120毫秒,降到80毫秒,再到50毫秒……

吞吐量穩步提升,在負載85%的情況下,系統總吞吐量比初始狀態提高了40%。

最讓人驚訝的是公平性指數——在如此密集的使用者環境下,演算法居然保證了每個使用者的最低服務質量,沒有出現“餓死”現象。

“這……”湯姆湊近螢幕,“這個公平性是怎麼做到的?”

解睇調出演算法內部狀態的視覺化介面:

“看這裡。我們引入了一個‘虛擬信用’機制。每個使用者根據歷史服務質量和當前需求,獲得不同的排程優先順序。但信用會動態調整,防止某些使用者長期佔用資源。”

畫面上,五百個光點代表使用者,顏色深淺代表優先順序。

可以清楚地看到,優先順序在不斷變化,但整體分佈保持均衡。

“漂亮。”

湯姆身後的一位資深工程師忍不住讚歎,

“這個思路,比我們之前想的要巧妙。”

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