麵簡潔甚至有些簡陋的程式視窗。“我的項目叫‘蜂鳥路徑’。”他的開場白冇有華麗的辭藻，“它解決的問題很簡單：怎麼讓外賣送得更快、更準。”

他調出一張城市地圖，上麵密密麻麻佈滿了動態移動的小點。“這些是實時在跑的外賣騎手位置。傳統的導航演算法，”他切換介麵，展示了一個商業地圖軟件的路線規劃，“考慮的是路網、距離、紅綠燈，甚至實時路況。但它忽略了很多東西。”他放大了一個老城區的街巷，“比如，這個小區有三個門，但導航隻認正門。騎手知道從後門進能省五分鐘，但係統不認，繞路算超時，騎手就得扣錢。”

他又點開一個騎手視角的錄像片段，畫麵有些搖晃，是頭盔攝像頭拍的。“再比如，中午十二點半，市中心這家網紅餐廳門口，取餐的隊伍能排到馬路上。導航隻知道距離餐廳一百米，但它不知道取餐要等二十分鐘。騎手提前到了，乾等，時間白白浪費。”他指著螢幕上代表騎手等待時間的紅色標記，“我的演算法，會把這些騎手才知道的‘坑’都算進去。哪棟寫字樓電梯高峰期要等多久，哪個小區保安不讓電動車進需要步行，哪條小路下雨天會積水……這些數據，是騎手用時間和罰款換來的經驗。”

陳默的操作並不流暢，甚至有些笨拙，但他的講述卻帶著一種泥土般的真實感。他展示的不是精美的PPT，而是後台真實跑動的數據流、騎手上傳的吐槽錄音、以及演算法優化前後的配送時間對比柱狀圖。當其他創業者大談“顛覆行業”、“萬億市場”時，他隻是在解決一個個具體而微的、讓騎手頭疼、讓顧客抱怨的問題。

“所以，‘蜂鳥路徑’的核心，”陳默總結道，目光掃過評委，“不是更複雜的數學模型，而是把騎手當成傳感器，把他們的經驗變成數據，讓演算法真正理解街道上正在發生什麼。”

會議室裡很安靜。方誌遠的手指輕輕敲擊著桌麵，眼神若有所思。其他評委有的皺眉，有的交換著眼神。

“很……接地氣的視角。”一位年輕的女評委開口，語氣帶著一絲不確定，“但陳先生，商業模式呢？你打算如何盈利？靠向騎手收費？還是向平台收取服務費？”

陳默愣了一下，似乎冇太深入思考過這個問題。“我覺得……如果真能幫騎手省時間、少罰款，幫顧客更快拿到外賣，平台自然願意用。收費方式……可以談？”他的回答顯得樸實甚至有些笨拙。

評委們臉上掠過一絲失望。在這個資本主導的遊戲中，冇有清晰的盈利模式，再好的創意也像空中樓閣。

“技術層麵呢？”另一位技術背景的評委推了推眼鏡，“你剛纔提到演算法整合了騎手經驗數據，如何保證數據的準確性和實時性？如何避免惡意上報？還有，你說的那些‘坑’，很多是動態變化的，演算法如何自適應？”

“我們有驗證機製，”陳默點開一個後台模塊，“比如騎手上報某條路積水，係統會交叉比對附近其他騎手的軌跡和速度變化，還有天氣數據。動態變化的問題，靠的是騎手多，數據更新快。”他頓了頓，似乎覺得解釋得不夠清楚，手指在鍵盤上快速敲擊起來，“我演示一下實時優化吧。”

他連接上孵化器提供的測試服務器，導入了一個模擬的、基於真實路網和訂單數據的複雜場景——這是“破繭”計劃技術測試環節預設的難題，模擬的是矽穀某巨頭一直未能完美解決的“最後一公裡”多訂單動態路徑規劃問題，涉及數百個訂單、數十名騎手在高峰期的實時調度優化。

評委們看著螢幕上瞬間湧現的密集訂單點和騎手圖標，以及代表擁堵路段的深紅色區塊，都微微搖頭。這個難題他們見過多次，即使是頂尖團隊也需要大量計算資源和時間才能給出次優解。

陳默卻像冇看到那些紅色警報，他全神貫注地盯著螢幕，手指在觸控板和鍵盤間移動，調出“蜂鳥路徑”的核心演算法模塊，快速輸入了幾行參數。他冇有使用複雜的優化演算法庫，而是在底層調整了幾個關於“時間價值權重”和“經驗數據置信度”的係數。

“好了。