第227章 数据的价值与算法的竞争（2/2）

他的应对策略一如既往：不因发现新问题而恐慌，而是将其纳入风险管理框架，并行寻找解决方案。

与此同时，埃琳娜在“数据价值”领域的攻势开始显现实质。一家与“源点生物”有深度合作的欧洲知名医疗数据公司宣布，将启动一项针对帕金森病和阿尔茨海默病患者的大规模、长期、多中心真实世界数据收集计划，并明确表示其采集的数据结构将与“源点生物”的NEA平台分析框架深度兼容。该计划已获得数家大型医保机构和药物公司的支持。

“她在构建一个庞大的、结构化的临床数据池，这将成为她训练更强大算法、并可能未来向药企或医疗机构提供数据服务的基石。”王秘书分析，“规模效应一旦形成，后来者很难超越。她试图用数据规模，来碾压我们还在萌芽期的‘数据-算法’闭环。”

沈瓷沉思片刻：“规模重要，但质量与针对性同样重要。她的数据是泛化的、观察性的。而我们在构建的，是与特定干预技术深度绑定的、高维度的、机制探索性的数据。这是两条不同的路。通知我们的临床合作团队，调整研究设计。除了收集常规临床数据，我们要重点增加与‘微能量调谐’机理探索相关的高频脑电、任务态功能影像、以及特定分子影像 的采集。我们的数据可能量小，但‘浓度’和‘针对性’要高。我们要做‘精品数据’，而非‘粗矿数据’。”

他要在埃琳娜的“数据规模”优势面前，建立起“数据深度”的差异化壁垒。

晚上，沈瓷和凌景宿在书房里，面对着三块屏幕：一块显示着NeuroPredict开源社区的活跃度仪表盘，一块是NeuraDapt材料疲劳测试的曲线图，另一块则是埃琳娜新数据计划的新闻稿。

“开源社区很活跃，这是我们想要的。”沈瓷指着第一块屏幕，“但我们也必须加快自己专有算法的迭代。新材料发现了新的疲劳模式，这提醒我们没有一劳永逸的解决方案。埃琳娜在堆数据量，我们在挖数据深度。感觉像是在三条战线上同时推进。”

凌景宿的视线从材料测试曲线移开，看向沈瓷：“科学探索从来都是多线并行的。开源模型验证了框架的价值，也带来了竞争压力。新材料的问题提前暴露，是好事，让我们有机会在真正应用前解决它。至于数据……”他顿了顿，“我认为深度比广度更重要。理解一个现象背后的‘为什么’，比积累无数个‘是什么’但不知其所以然的记录，更有长远价值。埃琳娜的数据可能能训练出更好的预测模型，但我们的数据可能帮助发现新的机理，那才是颠覆性的。”

沈瓷看着他眼中纯粹而坚定的科学信仰，心中的焦躁被悄然抚平。“你说得对。竞争的维度已经变了。不再是单纯比谁的技术更安全，而是比谁的数据更有洞见，谁的算法更能揭示本质。她在建数据矿山，我们在打科学深井。下一阶段，就看是矿山出产多，还是深井能挖出更有价值的‘源头活水’了。”

他关闭屏幕，房间内只剩下台灯温暖的光晕。“明天，我们各自继续。你盯着个性化实验的下一轮数据和材料疲劳的机理研究。我去推进临床深度数据合作，并准备应对埃琳娜新计划可能引发的资本和市场关注度的倾斜。”

凌景宿轻轻“嗯”了一声，目光落在窗外沉静的夜色里。数据的价值正在被重新定义，算法的竞争刚刚拉开序幕。开源社区在蓬勃生长，新材料在低语警告，对手在构筑规模壁垒。他们站在这个新的十字路口，手握深度探索的罗盘，准备驶入那片由数据密度与算法智慧共同定义的、更加幽深也更加迷人的未来蓝海。