“……传统的云端集中处理模式，在即将到来的万物互联时代，将面临延迟、带宽和隐私的巨大挑战。我的设计核心，是将部分计算能力和智能决策下沉到网络边缘的每一个节点……”
他侃侃而谈，逻辑清晰，深入浅出。他提出的算法模型巧妙地将一些尚未被广泛认知的机器学习理念应用其中，虽然受限于当前的硬件水平，只是一个简化版的概念验证，但其展现出的潜力和独特的思路，已经足以让台下的评委们动容。
“他说的这个自适应负载分配算法，有点意思……”
“这个思路……很新颖！如果真能实现，对降低功耗、提升响应速度会有显著效果！”
“这个学生是经济学院的？怎么对计算机和通信领域理解这么深？”
当江延现场演示他搭建的小型模拟系统，如何动态调整多个传感器节点的任务分配，显著降低整体能耗和延迟时，台下响起了阵阵惊叹声。
苏晚晴也坐在观众席中，她看着台上光芒四射、与平日里温和模样截然不同的江延，眼中充满了震撼和钦佩。原来他这么厉害……那天在图书馆，他指点自己的问题，恐怕只是冰山一角。
而混在人群中的沈倩，看着台上自信飞扬、吸引全场目光的江延，心情复杂到了极点。
这真的是那个她印象中只会砸钱、不学无术的江延吗？他什么时候变得这么……优秀了？
一种强烈的悔意和失落感，像毒蛇一样噬咬着她的心。如果……如果她没有那样对他，现在站在他身边，分享这份荣耀的，应该是她才对！
演示结束，进入评委提问环节。
这位来自国内某顶尖通信企业的高级技术顾问，饶有兴致地问道：“江延同学，你的构想非常大胆。但我有个疑问，你如何解决在资源受限的边缘设备上，部署复杂AI模型所带来的计算和存储压力？这在目前看来，几乎是不可能的。”
这个问题很尖锐，直指当前技术的瓶颈。
所有人都看向江延，想看他如何应对。
江延却不慌不忙，微微一笑，从容答道：“老师的问题一针见血。的确，完全依赖本地计算不现实。所以我的系统设计了一个轻量级的模型协同机制。核心在于，并非将所有计算都压在边缘，而是通过一种创新的模型剪枝和知识蒸馏技术，将庞大的云端模型‘瘦身’成适合边缘设备的微型模型，同时保持关键决策能力。此外，系统会智能判断任务性质，简单的本地处理，复杂的则协同云端……”
他接着阐述了一些关于模型压缩和异构计算协同的初步想法，这些概念在后来是AI落地的重要方向，但在此刻，无疑是超前的。
一番话，不仅巧妙地回答了质疑，更进一步展示了他深厚的技术储备和超越时代的视野。
提问的评委眼中爆发出惊喜的光芒，连连点头：“模型剪枝？知识蒸馏？协同机制？妙啊！虽然具体实现还有很长的路要走，但这个方向非常有价值！同学，你有没有兴趣毕业后到我们公司研发部门来？”
此言一出，全场哗然！
这可是直接抛出了橄榄枝！还是国内通信巨头！
其他评委也纷纷投来赞赏的目光。
江延的比赛成绩毫无悬念，一举夺得了“挑战杯”的一等奖，并且是含金量最高的技术创新奖。
