会议结束时，已经是下午六点。

    汤姆主动伸出手：

    “阎，抱歉，我之前有些……偏见。你们的工作，比我想象的扎实得多。”

    解睇和他握手：

    “汤姆，我也理解你们的顾虑。收购后的整合，确实不容易。但我们有共同的目标——做出最好的5G技术。”

    “是的。”汤姆点头，“那么，关于时间表……我原则上同意。但需要增加一些里程碑评审节点。”

    “可以。”解睇说，“我们一起来制定。”

    双方团队离开会议室时，气氛已经融洽多了。

    美方的一个年轻工程师凑过来，用生硬的中文说：

    “阎院长，你刚才讲的那个算法……太酷了。”

    解睇笑了：“谢谢。你中文不错。”

    “我在学。”

    年轻人不好意思地说，

    “公司提供中文课程，我报了名。我想……以后也许有机会去中国工作。”

    “欢迎。”

    解睇真诚地说，

    “‘振华’在中国有七个研发中心，成都基地特别需要通信人才。”

    “真的吗？那我好好学中文！”

    回到临时办公室，解睇才松了口气。

    秘书递过一杯茶：

    “院长，刚才真悬。我看那个汤姆，一开始根本不服气。”

    “正常。”

    解睇喝了口茶，

    “我们收购了他们，他们心里有疙瘩。再加上文化差异，技术理念不同，冲突是必然的。”

    “那现在解决了？”

    “暂时缓解。”

    解睇说，

    “但要真正融合，还需要时间。关键是要用实力说话，用成果证明。”

    她打开邮箱，开始处理工作。

    有一封新邮件，是何雨阳从非洲发来的。

    “解睇，见信好。我到亚的斯亚贝巴已经一周了。这里比想象中困难，但也有很多机会。”

    “埃塞俄比亚政府正在规划国家宽带网络，我们的设备有机会入围。但竞争对手也很强，爱立信、诺基亚、华为都在积极活动。”

    “我需要你的技术支持——针对非洲特殊环境（高温、多尘、电压不稳）的设备优化方案。盼复。雨阳。”

    解睇立即回复：

    “雨阳，邮件收到。已安排研究院成立‘非洲专项组’，针对你提到的问题开展研究。”

    “初步思路：1.强化散热设计，目标是在45度高温下长期稳定工作；2.防尘等级提升到IP65；3.增加宽电压适配模块，支持90V-264V波动。预计一个月内出初步方案。另，我在硅谷一切顺利，今日刚解决一起团队冲突。勿念。解睇。”

    发完邮件，她靠在椅背上，揉了揉太阳穴。

    硅谷的团队整合，非洲的市场开拓，国内的芯片攻关……

    千头万绪，压力巨大。

    但她不能退缩。

    因为这是她的责任，她的使命。

    就像父亲常说的——担子越重，说明你越被需要。

    窗外，硅谷的夜景渐渐亮起。

    这片土地，曾经是信息技术的圣地，孕育了英特尔、苹果、谷歌……

    但现在，中国公司来了。

    不是来朝圣，是来学习，来合作，来竞争。

    这条路很难，但必须走。

    因为全球化时代，关起门来搞研发，没有出路。

    必须走出去，引进来，在碰撞中学习，在竞争中成长。

    而今天和汤姆团队的这次冲突，只是一个开始。

    未来还会有更多的冲突，更多的挑战。

    但她相信，只要坚持专业，坚持开放，坚持共赢，就一定能找到合作的道路。

    因为技术没有国界，创新需要交流。

    而他们这一代人，有幸站在这个历史节点上——

    既要继承父辈的奋斗精神，又要具备国际视野和合作胸怀。

    这是挑战，更是机遇。

    想到这里，解睇重新坐直，打开电脑，开始写今天的工作报告。

    她要向父亲，向公司，也向自己证明——

    中国人，不仅能做出好技术，还能管理好国际团队。

    这条路，她走定了。

    而且一定要走好。

    因为在她身后，不只是一个企业，是一个国家的期待。

    是一个民族在科技领域走向世界的梦想。

    而她，责无旁贷。

    三天后，硅谷研发中心地下实验室。

    一个简易的测试环境已经搭建完成——四台基站设备，十六个终端模拟器，再加上一堆仪器仪表。

    线缆纵横交错，指示灯闪烁不停。

    汤姆带着美方团队的核心成员，早早来到实验室。

    他们想亲眼看看，解睇说的那个“革命性调度算法”，到底有多神奇。

    解睇和中方团队随后到达。

    她今天穿了件白色实验服，里面是简单的衬衫牛仔裤，头发扎成马尾，显得干练利落。

    “都准备好了？”

    她问负责测试的中国工程师小王。

    “准备好了。”

    小王点头，

    “按照您的要求，模拟了三种典型场景——密集城区、郊区、室内场馆。每种场景下，用户数从50到500不等。”

    “好。”解睇转向汤姆，“汤姆，你想先看哪种场景？”

    “最难的。”汤姆直截了当，“密集城区，500用户，随机移动。”

    “没问题。”

    测试开始。

    大屏幕上，实时显示着网络性能指标：吞吐量、时延、丢包率、公平性指数……

    一开始，数据并不惊艳。

    在500个高速移动用户的模拟下，网络负载很快达到80%以上。

    时延开始上升，丢包率增加。

    汤姆抱着手臂，表情没什么变化。

    这种场景，现有的任何算法都很难处理得好。

    但三分钟后，变化出现了。

    随着调度算法开始“学习”用户的移动模式和业务需求，资源分配逐渐优化。

    时延曲线开始下降，从最高的120毫秒，降到80毫秒，再到50毫秒……

    吞吐量稳步提升，在负载85%的情况下，系统总吞吐量比初始状态提高了40%。

    最让人惊讶的是公平性指数——在如此密集的用户环境下，算法居然保证了每个用户的最低服务质量，没有出现“饿死”现象。

    “这……”汤姆凑近屏幕，“这个公平性是怎么做到的？”

    解睇调出算法内部状态的可视化界面：

    “看这里。我们引入了一个‘虚拟信用’机制。每个用户根据历史服务质量和当前需求，获得不同的调度优先级。但信用会动态调整，防止某些用户长期占用资源。”

    画面上，五百个光点代表用户，颜色深浅代表优先级。

    可以清楚地看到，优先级在不断变化，但整体分布保持均衡。

    “漂亮。”

    汤姆身后的一位资深工程师忍不住赞叹，

    “这个思路，比我们之前想的要巧妙。”