周林组的局设在一家隐于市井、门面并不起眼，内里却别有洞天的私房菜馆。
包厢环境清雅，隔音极好，适合安静地谈事。
除了老面孔吴浩宇、郑斌，这次还有三位新朋友。
经周林介绍，分别是主营白色家电的“朱氏制造”掌门人朱总，深耕汽车零部件二级市场的“精益汽配”董事长王总，以及一位在传统纺织行业挣扎求变、试图引入自动化升级的“刘氏纺织”老板刘总。
这几位都是四十到五十岁年纪，身上带着实干家特有的沉稳与精明，言谈举止间透着对成本和效率的极致追求。
祁阳带着“启明深瞳”与华盾精密合作的成功案例数据前来。
相比于之前投资圈聚会时更多谈论趋势、格局和回报倍数，这些实业家的问题更为直接和务实，几乎都围绕着“落地”二字。
“祁总，你们这个系统，装到我那条老化最严重的洗衣机外观检测线上，预计能帮我降低多少漏检率？能替代几个熟练质检工？设备投入和后续维护成本，一年摊下来大概多少？”朱总的问题单刀直入，眼睛盯着祁阳，等着他给出确切的数字。
祁阳没有立刻回答一个夸张的比例，而是调出平板电脑里与华盾合作中，针对类似复杂曲面检测的数据：“朱总，根据我们在类似部件上的测试数据，漏检率可以从目前人工目检的百分之五到八，降低到百分之一以下。”
“至于替代人工，并非一对一的简单替换，主要是将质检员从高强度度、易疲劳的重复劳动中解放出来，转向对系统报警的复核和流程优化，实际能提升整条线效率约百分之十五到二十。”
“关于成本，我们需要根据您的产线具体情况做详细方案，但可以肯定的是，投资回报周期基本能控制在一年到一年半之间。”
他的回答，没有虚浮的承诺，只有基于现有事实的推断和清晰的逻辑，这让朱总微微颔首，显然更倾向于这种扎实的风格。
王总更关心系统的稳定性和适应性：“我们零部件品类多，批次切换频繁，你们的算法能不能快速适应？需不需要每次都重新调试？耽误生产可不行。”
“这正是我们新算法的核心优势之一。”祁阳示意张伟补充。
张伟虽然面对一群气场强大的老板有些紧张，但一谈到技术便自信起来，他用尽量通俗的语言解释了算法框架的迁移学习和自适应机制，如何通过少量新样本就能快速适配新的产品型号。
刘总则对纺织面料的检测挑战忧心忡忡：“布料的纹理、光泽、弹性，还有各种潜在的疵点，千变万化，比那些硬邦邦的金属零件难搞多了。”
“刘总的顾虑很实际。”祁阳接过话头，“纹理和变异确实是难点。但我们之前在华盾也处理过类似亚光黑、带细微纹路的部件。”
“‘启明深瞳’的技术路线，就是专注于解决这类复杂、非标准的检测难题。我们可以先提供一个小范围的试点，用实际效果说话。”
聚会的气氛务实而热烈，祁阳又为“启明深瞳”精准地拓展了几个极具潜力的行业应用场景。
他清晰地感受到，相比于资本市场上追逐风口的热钱，这些扎根于实体经济、在市场中真刀真枪拼杀出来的企业家们的认可，更为珍贵，也更能推动技术在实际生产中扎根、迭代和创造真实价值。
交谈间隙，周林将祁阳拉到包厢外安静的茶歇区，递给他一杯清茶。
“姜文斌那边，基本算是……尘埃落定了。”周林的声音平静，带着一丝时过境迁的淡然。
祁阳端起茶杯，没有说话，等着下文。