第十一章 利刃 (第2/3页)
“江辰。”沈渊的脸出现在小窗口里,背景是他的独立办公室,同样简洁冰冷,“‘量子引导折叠’模型的初步模拟结果出来了?”
他果然在实时监控算力使用和产出!江辰稳住心神,点点头:“刚跑完一次全尺度迭代,沈老师。初步数据显示靶向引导可行,对局部熵增有抑制趋势,但稳定性还需要大量优化,离体外实验验证阶段还很远。”
他汇报得谨慎保守,既展示进展,又强调困难和距离。
沈渊盯着他看了两秒,那双锐利的眼睛似乎能穿透屏幕。“数据包发我一份。另外,苏总明天上午想听这个方向的阶段性汇报,让你准备一下,简洁扼要,重点讲清原理、当前模拟验证程度、下一步需要攻克的技术瓶颈,以及……潜在的资源需求。”
苏曼要听汇报!这么快!江辰心里一紧。这是压力,也是机会。汇报得好,可能获得更多支持;汇报不好,或者露出破绽……
“好的,沈老师。我马上整理数据。”江辰应道。
“记住,”沈渊补充了一句,语气平淡但意味深长,“汇报对象是苏总。她关心的是战略价值、可行性、以及时间表。技术细节可以简略,但逻辑要清晰,前景要明确。”
他在教江辰如何向高层汇报。这算是一种……提点?
“明白了,谢谢沈老师。”
通讯结束。江辰靠在椅背上,长长吐出一口气。兴奋感被更复杂的情绪取代:紧迫、压力、以及一丝被严密注视下的寒意。
他没有立刻整理数据,而是重新调出刚才的模拟结果,仔细审视每一个细节。成功的喜悦是真实的,但他更清楚,这仅仅是漫长征途上,在绝对理想化的数字世界里,迈出的极其微小的一步。从模拟到体外细胞实验,到动物模型,再到最终的人体临床试验,中间隔着无数技术鸿沟、安全风险和伦理审查。每一步都可能失败,而时间……
母亲等不起。
他关掉公司终端,拿出那个经过特殊加密处理的个人旧终端(他冒险带入了公司,藏在贴身口袋里)。通过一个极其隐蔽的、利用实验室某种设备电磁噪声作为掩护的瞬时通讯协议,向楚风发送了一条加密信息:
模拟验证初步通过。‘折叠’思路可行。但距离现实应用,仍需跨越:1. 引导元件的生物合成与递送技术;2. 体内靶向精度与脱靶风险控制;3. 细胞应答异质性与长期稳定性。长生科技有前两项的部分技术储备,但核心算法和整合方案在我这里。苏曼明日听汇报。
片刻后,回复传来,同样简短:恭喜。握住核心算法,就是握住筹码。汇报时,展示价值,但保留关键迭代参数。‘摇篮’有新发现,关于‘Ⅰ型’副作用并非完全‘意外’的早期内部讨论记录碎片。见面详谈。
“并非完全‘意外’?”江辰瞳孔微缩。楚风挖到了更深处的东西!这证实了他最坏的猜想:母亲和那些志愿者的遭遇,可能不只是“探索的代价”,而是某种被知情、甚至被权衡后接受的“风险”!
他感到一股冰冷的怒火在心底蔓延,但迅速用理智压了下去。现在不是愤怒的时候。他需要冷静,需要利用长生科技的资源,将这把刚刚在虚拟世界锻造出的“折叠之刃”,变得更锋利,更有用。
他重新投入工作,开始整理汇报材料。他必须精心设计这份报告:既要让苏曼看到足够诱人的前景和“江辰的价值”,从而加大对母亲治疗方案的支持力度;又要巧妙隐藏最关键的计算核心和参数优化路径,保持自己不可替代的“算法主权”;同时,还不能让沈渊或其他技术专家看出明显的保留。
这是一场精密的走钢丝。
他泡在实验室里,又熬了一个通宵。当晨光透过高窗滤进实验室时,一份十五页的汇报摘要终于完成。原理清晰,前景诱人,当前成果展示充分,技术挑战罗列明确,资源需求(包括更高端的合成生物学支持、更大量的算力、以及可能需要的特定患者数据深度挖掘权限)提得合情合理。而最关键的那个,能极大提高引导精度和稳定性的“多目标量子协同优化算法”的核心逻辑,他只做了概念描述和效果展示,具体实现细节一笔带过,标注为“核心知识产权,需在确定合作开发框架后进一步披露”。
早上八点五十分,江辰换上了那套挺括的研究员制服,仔细整理了仪容,试图掩盖彻夜未眠的疲惫。他带着数据芯片,前往位于“生命之树”高层的战略会议室。
会议室里,苏曼已经到了,正坐在长桌一端,翻阅着面前的电子文件。她今天穿着一套深蓝色的套装,显得更加干练权威。沈渊也在,坐在她下首,对江辰微微点了点头。此外,还有两位江辰不认识的中年男女,气质不凡,应该是集团研发战略部或其他相关部门的负责人。
气氛严肃。
“苏总,沈老师,各位领导。”江辰微微欠身。
“坐吧,江辰。”苏曼抬起头,露出职业化的微笑,“听说你在逆熵项目之外,自己开辟了一个很有趣的新方向?时间有限,直接开始吧。”
江辰坐下,连接数据芯片,将汇报概要投影在会议桌中央的全息区域。他尽可能让自己的声音平稳、清晰、充满自信,从母亲病例的特殊性切入,引出传统编辑手段的局限,然后阐述“量子-基因折叠”的创新理念。
他展示了那个成功的模拟动画——病变基因结构在引导下缓慢趋向稳定的过程,以及旁边监测指标的积极变化。动画做得简洁而富有视觉冲击力。
“目前,我们已在全尺度模拟中验证了核心概念的可行性。”江辰强调,“这是从零到一的关键突破。它为我们解决此类历史遗留的复杂基因熵增问题,提供了全新的、可能更安全有效的工具蓝图。”
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