他调出当前版本的技术架构图，盯着“异常检测模块”看了一会儿，手指在触控板上滑动，尝试剥离部分冗余校验层。模拟结果显示，响应时间能缩短60%，但误报率从1.3%飙升到5.8%。

不行，太高了。

正想着，会议通知弹了出来。他点开接入，屏幕上陆续跳出十几个头像，研发团队的核心成员基本到齐。

林峰没废话，直接共享屏幕，把刚才看到的用户吐槽和竞品视频放上去。

“看明白了吗？”他问，“我们还在优化怎么把货物的位置标得更准，人家已经在教客户怎么避开雷区了。这不是技术差距，是方向差了半步。”

有人开口：“但我们这套系统已经跑了三个月测试，底层逻辑全是为了高精度服务的。现在要转向‘快响应’，等于推倒重来。”

“不用推倒。”林峰指着架构图，“我问你们，哪些模块可以在不改底层的情况下，通过参数调整或规则重设，实现功能重心迁移？比如，能不能把部分人工确认环节改成自动放行阈值？”

安静了几秒，算法组的负责人说话了：“理论上可以。比如温控异常的判定，现在是三级确认制，必须设备上报、中心复核、人工签字才算生效。如果改成根据历史数据设定动态阈值，系统自己就能决策。”

“代价是什么？”

“误触概率增加，极端天气下可能出现过度反应。”

“那反过来呢？有没有办法在不影响响应速度的前提下，降低误报？”

“加学习周期。”另一个工程师接话，“让系统先跑一周真实数据，自适应调整判断标准。初期可能会有偏差，但两周后应该能稳定下来。”

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林峰点头：“那就这么办。从今天起，研发重心从‘精准记录’转向‘快速响应’。原有的高精度功能保留，但不再作为主推卖点。”

会议室里有人皱眉：“可系统任务要求的是‘完成既定功能开发’，我们现在改方向，会不会影响奖励结算？”

林峰早料到这个问题。他打开系统面板，调出任务规则说明页，放大其中一段：“任务判定依据为‘达成商业可用成果’，未限定具体技术路径。换句话说，只要最后做出来的东西能解决问题，怎么做的不重要。”

他顿了顿：“而且，我要告诉你们一个数据。过去三年，系统记录的成功案例里，83%的关键转折，都发生在主动放弃即将成型但偏离市场需求的项目之后。坚持错误的方向，比停下来重新规划更危险。”