chatGpt-x提问：
“张伟，你的系统提出为cEo提供沉浸式的指标掌控方式，这样的设定是否过于理想化？现实中cEo真的有精力戴上VR设备逐项解读这八大系统共计80个指标吗？你的产品原型有没有充分的使用频率模型支撑这个设定？”
张伟淡然一笑，看来AI还是有瑕疵啊，最终是80个指标，但是现在我的是32个，这么重要的信息你没抓住？
看来，现在的AI在掌控精准数据上，还不够啊，只能做方向性的模糊决策。
只能是一个谋士，不能是一个决策者。
当然张伟此刻不是和AI纠结于这个细节中，抓住AI问题的核心，进行回答才是正解。
张伟沉稳地点了点头，开口回应：
“你这个问题问得非常好，我起初设计的时候也曾纠结于信息密度问题，担心会不会反而成为cEo的负担。但经过反复推敲，我的解决方案是，构建一个‘可唤起型’的感知逻辑结构，而非让cEo每天盯着那80个指标屏幕。”
“就像人生病了才去医院采血化验，而不是时时刻都化验，所以我设计的是当某个指标触发风险阀值时，才被点亮，当然cEo也可以主动激活，就像我们去化验，也可能是因为‘体检’。”
投资人微微挑眉，目光流露出一丝欣慰。
张伟继续清晰而精准地解释：
“cEo只需要当某个指标发生异常时，比如自由现金流剧烈波动、销售指标突然下滑，我们的系统才会自动‘点亮’关联模块。这就像医生平时不会天天盯着ct报告看，但当身体出现异常症状时，他才会调取对应的ct图像。”
投资人露出若有所思的表情，而chatGpt-x屏幕上则飞快地进行着文本解析。
张伟稍作停顿，再次抛出他的杀手锏：“更重要的是，这套交互模型，在没有专业销售团队情况下，我已经储备了26个商机，其中珠三角有11家，甚至11家中有5家需求非常的迫切，目前只是差一张合同的签署而已。”
chatGpt-x界面迅速闪过几行代码，片刻后给出了回应：
“理解了，你的设定确实具有合理性，从认知科学角度，也符合实际高管的使用路径和习惯。”
张伟微微松了一口气，但马上他的目光又投向了右侧的deepSeek-x界面。
deepSeek-x屏幕随即亮起，冰冷而精准的问题迅速浮现：
deepSeek-x提问：
“Z-sre指标逻辑自洽，模型也清晰。但你的方案是否过度依赖结构化财务数据？实际的企业环境中，还有团队稳定性、突发事件、战略转型这样的非结构化变量，你如何确保Z-sre的判断准确性？”
张伟轻轻一笑，现在的AI对整体框架信息的整合能力，还是不足以达到掌控全局啊。
当然整体问题质量，肯定要超过很多、很多、很多.......投资人的问题了。
只是张伟这个老六，在这个细分领域是20厘米宽，50公里深的，超级变态啊。
这个问题张伟早有准备。
“你提的问题非常有价值，但Z-sre本身并不是孤立判断所有企业问题的唯一指标。”
“它更像人体检查时的红细胞计数指标，不是用来诊断所有疾病的工具，而是用来评估企业基础‘生存能力’的核心体征。”
投资人点了点头，表示认同。
张伟继续补充：“在我的企业智能体产品体系中，Z-sre只是资金系统的关键指标之一。我们用Z-sre，并不是用来替代cEo对企业的判断，而是提供一种标准化的风险识别工具，并配合AI自动生成的解读建议。”
“至于你提到的战略转型、突发事件这些非结构化的变量，我们的解决方案是由另一些子系统来支撑。”
“你看我总共有8个子系统，而Z-sre只是财务模块的其中一个指标，”
“其他的子系统有专门负责捕捉市场变化、销售动态和客户情绪波动的，通过情绪指数和市场趋势模型进行感知建模。”
“两个或多个系统相互融合，相互验证，从而确保了决策的多维立体性。”
deepSeek-x的界面上再次快速闪烁着计算和评估的字符序列，短暂沉默后给出了明确的反馈：
“你的回答让我看到你在构建的是一个多维数据融合体，而非简单的单一财务指标监控工具。这是一项复杂的系统级工程，具有很高的创业门槛，和模仿难度。而且逻辑推演清晰且合理。”
会议室内的气氛微妙地发生了变化。
原本轻松随意的投资人，此刻也变得稍稍严肃了一些。
张伟坐直了身体，目光坚定而透彻地注视着屏幕上的两个AI，内心微微升腾起兴奋和自信。
——第一轮的交锋，自己并没有退缩，更没有落于下风。
但张伟清楚，战斗还在继续。