苏黎世的春天来得迟，湖畔的积雪还未完全消融，但“序言-neuvision 卓越技术中心”那栋经过重新规划和装修的独立小楼里，气氛已然与三个月前截然不同。
一楼最大的开放式实验室被命名为“融合核心”，不再是泾渭分明的两个阵营。工位环形布置，中间是巨大的可触控三维演示平台和实时数据可视化墙。穿着印有联合logo polo衫的工程师们——有些黑发黄肤，有些金发碧眼——自然地混坐在一起，讨论声、键盘敲击声、偶尔爆发出的恍然大悟的“啊哈！”声交织在一起，不再是冰冷的对峙。
此刻，演示平台前围着一小群人。站在中央操作的是一个戴着眼镜、神情专注的德国青年，正是曾被“暗影”接触过的安德烈亚斯·沃尔夫。他旁边站着沈雨萱，她正用流利的英语低声提示着什么。稍远一点，陈序穿着简单的深色毛衣，抱着手臂，安静地看着。
沃尔夫的手指在空气中划过，三维模型随之旋转、分解，呈现出复杂的内部数据结构。“……所以，我们采用了沈博士提出的‘渐进式置信度融合’策略，”沃尔夫的声音带着技术讲解者特有的清晰和一丝隐约的兴奋，“不再强制要求所有特征点在所有帧都达到最高置信度，而是允许在高速运动或遮挡严重的帧里，引入来自‘序言’硬件惯性单元提供的预测轨迹作为先验，动态调整算法权重……”
他调出一组对比数据：“看，在标准的‘车辆突然切入’测试场景下，旧版纯视觉算法平均丢失目标时间1.2秒，融合后版本缩短到0.4秒，而且重捕获的轨迹更平滑。”
一个中国工程师举手，用带着口音但很努力的英语提问：“沃尔夫博士，动态权重调整的阈值是如何确定的？会不会在复杂光线变化下产生误判？”
“很好的问题。”沃尔夫点点头，没有丝毫不耐烦，反而调出了另一组图表，“我们和沈博士的团队一起，用超过五十种不同的光照、天气、遮挡组合场景进行了超过十万次蒙特卡洛模拟，绘制了这张‘阈值敏感性图谱’。看，在这个区域，我们可以相对激进，因为惯性数据很可靠；而在边缘区域，比如强逆光加部分遮挡，我们会更保守地依赖视觉特征……具体参数，王工，”他看向提问的中国工程师，“你们硬件组提供的传感器误差模型起了关键作用。”
被点名的王工脸上露出笑容，显然很受用。几个月前，他们还被视为“不懂算法”的硬件派而遭到冷遇。
演示告一段落，人群稍散。沃尔夫和沈雨萱走到一旁的水吧台，陈序也跟了过去。
“感觉怎么样，安德烈亚斯？”陈序接过沈雨萱递来的一杯苏打水，用德语问道。这三个月，他突击学习的德语已经能进行简单日常和技术交流，这份努力让很多neuvision的成员感到意外和被尊重。
沃尔夫擦了擦额头的细汗，脸上是久违的、属于技术突破的纯粹光彩：“难以置信，陈先生。真的。我以前从未想过，我们的算法可以和底层的硬件传感数据如此深度地耦合。沈博士带来的那种跨层级优化的思路，完全打开了新世界的大门。还有你们的数据……太丰富了，各种极端案例，是我们闭门造车多少年都模拟不出来的。”
沈雨萱微笑着补充：“是沃尔夫博士他们的算法架构足够优雅和模块化，才能支撑这么灵活的融合。我们只是提供了另一种视角和燃料。”
“互相吹捧时间到？”一个爽朗的声音插了进来，是米勒，他端着咖啡走过来，用力拍了拍沃尔夫的肩膀，“安德烈亚斯，看来你终于找到比你更‘轴’的人了？”他指的是沈雨萱对理论严谨性的执着。
沃尔夫有些不好意思地笑了。三个月前，他还是那个对任何“激进”修改都持怀疑态度的保守派核心。转变始于陈序抵达后的第一次全体会议。
那次的会议，没有谈具体技术，没有提“示范项目”。陈序只做了两件事：第一，他播放了一段精心制作的视频，展示了“序言科技”从早期简陋实验室到如今全球研发网络的历程，重点不是成就，而是那些通宵达旦、失败重来、团队争吵又和解的瞬间，以及最终产品如何改变了普通人的生活。第二，他邀请每一位neuvision的成员，包括行政和支持人员，用最简单的话，写下或说出他们选择留在这里、与“序言”合作的最初期待或最大担忧。
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