第三十七章 全球技术委员会首次会议（1/2）
蒲公英计划启动后的第七天，全球技术委员会首次会议在硅谷总部举行。
陆彬站在会议室中央的全息投影区，看着来自全球十四个时区的虚拟影像逐一浮现。
冰洁坐在他左侧的实体席位，手指在交互桌上快速滑动，调整着数据流参数。
“都到齐了。”冰洁低声说。
三十二位委员，代表种子协议在全球的二十八个技术节点和四个核心实验室。
薛明在成都的智慧农业基地背景格外显眼——屏幕上能看到温室里蓬勃生长的实验作物。
“感谢各位在这个时间参会。”陆彬的声音沉稳有力，“我们直接进入议题：蒲公英计划的第一周数据。”
冰洁调出三维可视化报告。
数百条光丝从硅谷中心向外辐射，其中四十七条已连接到东南亚的本土公司标识。
“技术包下载量：三千四百二十次。实际部署量：一百八十七套。”
冰洁用激光笔圈出关键节点，“超过预期38%，但转化率只有5.5%。多数公司只下载了算法包，却未集成到工作流。”
“原因是什么？”东京节点的负责人问。
“技术门槛和本地化适配问题。”
冰洁放大数据流细节，“我们的轻量化版本对东南亚部分地区的硬件配置仍要求过高。”
“张彬团队正在开发‘极简版’，下周上线。”
陆彬接话：“这不是技术问题，而是信任问题。许多公司担心这是变相控制手段。”
他调出匿名访谈记录，几条评论被高亮标注：
“免费的技术最贵。”
“一旦集成，就再也离不开他们的升级服务了。”
“国际移动互联网股份公司什么时候变成慈善机构了？”
“这正是雷诺在散布的叙事。”
冰洁补充道。
她展示社交媒体监测数据，数据殖民主义话题在东南亚科技圈七天增长420%。
“他在巴黎沙龙上公开宣称：种子协议的技术扩散是21世纪的数字殖民——用免费技术换取数据主权。”
薛明在成都举手：“我们这边有不同视角。”
“智慧农业基地刚刚接待了印尼农业部的考察团。”
“他们关心的不是殖民主义，而是实际问题：如何用有限预算建立可信的数据系统。”
他分享了一段视频：印尼官员在成都基地的实验田里，用手机扫描作物上的数据标签，实时获取生长记录、农药使用数据和土壤检测报告。
“他们问的最多的问题是：这套系统去掉所有高端模块后，最低配置要多少钱？能兼容他们现有的老旧设备吗？”
陆彬点头：“这就是关键。我们需要调整叙事——不是‘我们提供技术’，而是‘我们与你们共建适配方案’。”
冰洁已经在新窗口中起草方案：“可以推出‘联合适配计划’。邀请当地技术人员参与定制开发，源代码共同维护。我们提供框架，他们填补本地化模块。”
“这会暴露我们的技术架构。”苏黎世节点担忧。
“但会建立真正的信任。”陆彬说，“而且技术架构本身不是秘密，我们的竞争力在于持续创新能力和伦理框架。这两者不怕公开。”
会议进行到第47分钟时，警报响了。
冰洁的私人屏幕闪红。她快速扫过信息，脸色微变。
“雷诺行动了。”她将情报共享到主屏幕，“他在曼谷宣布成立‘亚洲数据自主联盟’（ADAA），首批成员包括他收购的三家公司，以及……”
她停顿半秒：“台湾省那两家公司。”
会议室陷入沉默。全息影像中，几位委员交换着眼神。
“他特意模糊了‘国家’和‘地区’的概念。”
冰洁放大联盟章程条款，“条款中写的是‘亚洲各经济体平等参与’，入会申请表格的‘所在地’字段包含‘台湾’选项，且没有标明‘中国省份’。”
“这是政治陷阱。”新加坡节点的代表说，“如果我们公开抗议，他会指责我们将数据协议政治化。”
“如果我们沉默，就等于默许他的模糊表述。”
陆彬双手撑在交互桌上，身体前倾：“我们有台湾省公司的历史申请记录吗？”
“有。”冰洁调出档案，“两家公司都曾明确标注‘中国台湾省’。这是他们自己填写的申请材料。”
“公布这些历史记录，不加评论。”
陆彬说：“同时，以全球技术委员会名义发布补充声明：种子协议的所有成员必须遵守联合国关于国家与地区标识的规范。”
“但要避免点名具体公司。我们针对的是标准，不是参与者。”
冰洁快速记录：“这能规避政治化指控，同时明确底线。”
“还不够。”陆彬沉思片刻，“我们需要在亚洲寻找一个标杆案例——一个既能展示技术价值，又能自然体现正确标识的范例。”
他的目光转向薛明：“成都基地能接收台湾省的农业研究团队吗？”
薛明眼睛一亮：“完全可以。”
“我们本来就有两岸农业技术交流项目。”
“如果台湾省的研究团队以‘中国台湾省’身份参与种子协议试点，既能获得技术资源，又能自然示范正确表述。”
“但要确保是对方自愿且主动的选择。”
陆彬强调：“不能有任何强迫痕迹。联系我们在台湾省的合作伙伴，询问是否有研究团队对智慧农业数据标准化感兴趣。”
冰洁已经搜索数据库：“有三家。其中一家去年发表过论文，引用成都基地的数据验证方法。可以学术交流名义发起邀请。”
“就这样推进。”陆彬说，“用合作代替对抗，用示范代替说教。”
会议进入最后一个议题：灯塔项目的选址。
冰洁展示了五个候选机构的数据模型。陆彬仔细查看每个机构的背景、研究方向和潜在影响力。
“选这个。”他最终指向马来西亚的一家小型热带疾病研究所。
“他们专注于登革热和疟疾的早期预警模型，但苦于数据质量参差不齐。”
“如果种子协议能帮助他们提升预测准确率哪怕10%，每年可能挽救数千人的生命。”
“而且，”他补充道，“这个研究所的主任是女性，曾在国际期刊公开批评过数据美化现象。她是真正的同道中人。”
冰洁标记确认：“需要您亲自与主任沟通吗？”
陆彬看了看时间：“现在联系。她应该在实验室。”
五分钟后，一位五十多岁、穿着实验室白大褂的女性的影像出现在会议室中央。背景是略显陈旧的实验室设备。
“陆先生？”她有些惊讶，“我没想到……”
“打扰您工作了，阿兹莎博士。”陆彬微笑，“我们看了您去年在《柳叶刀》上的文章，关于数据美化对热带疾病预测的危害。”
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