“AI医生”基础功能的初步完成为项目注入了强心剂，
但随之而来的，便是更为现实的资源分配问题。
项目获得了学校的一笔启动资金，加上林寻和张宇凑的一些积蓄，
总数不算少，但要同时支撑硬件升级和数据收集这两大块，
就显得捉襟见肘了。
实验室里，一场激烈的争论正在上演。
“不行！必须先升级服务器！”
负责模型部署与运维的男生小李涨红了脸，
“现在这几台破机器，
跑个基础诊断都卡得要死，
以后数据量上来了，
模型更复杂了，还怎么玩？
硬件是基础！”
“硬件重要，数据更重要！”
另一位专攻数据挖掘的女生反驳道，
“我们的‘AI启明’诊断模型再厉害，也是基于现有数据训练的。
没有大规模、高质量的临床数据去喂养它，去验证它，
它怎么迭代？
怎么提高泛化能力？怎么说服医院和患者相信它？
我认为资金应该主要投入到数据收集和标注上！”
双方各执一词，互不相让。
主张升级硬件的团队成员认为，没有强大的算力支撑，
一切都是空中楼阁，
现有成果都无法高效展示和应用。
而主张数据收集的成员则坚信，巧妇难为无米之炊，
数据是AI的生命线，
尤其是在医疗这种对准确性要求极高的领域。
团队内部迅速分裂成两派，争论声越来越大，
甚至带上了一些火药味。
张宇夹在中间，急得抓耳挠腮，他是技术天才，
但在这种涉及多方利益和战略选择的协调上，
却显得有些力不从心。
项目筹备的关键时期，这种内耗是最致命的。
就在这时，一直沉默旁听的我站了起来。
我没有提高音量，只是平静地扫视了一圈，目光沉稳而锐利。
奇异的是，随着我的目光扫过，原本嘈杂的实验室竟渐渐安静了下来。
那是一种无形的气场，是经历过生死考验、
指挥过千钧一发任务后自然沉淀下来的领袖风范。
“都冷静一下。”
我寻的声音不高，却清晰地传入每个人耳中，
“争吵能解决问题吗？”
没人说话。
“小李，你说硬件重要，
理由是什么？具体需要升级哪些部分？
预算大概多少？预期效果是什么？”
我首先看向硬件派代表。
小李愣了一下，没想到我会直接发问，
他定了定神，条理清晰地阐述了自己的观点、所需配置、
大致预算以及升级后能带来的运算速度和稳定性提升。
我点点头，又转向数据派代表：
“小雅，你说数据重要，那么我们的目标数据源是哪些？
如何确保数据的合规性和质量？
数据标注的成本如何？
计划收集多少量级的数据？”
小雅也整理了一下思路，详细回答了我的问题，
强调了高质量标注数据对于模型优化和临床验证的重要性，
并列举了几个潜在的合作医院和数据来源渠道。
我认真倾听，时不时会追问一两个关键细节，
我的问题精准而深刻，直指核心，
让原本有些情绪化的争论逐渐回归到理性分析的轨道。
这就是我的沟通能力，我不像张宇那样技术至上，
也不一味和稀泥，
而是引导大家把各自的需求、论据摆到桌面上，
进行结构化的梳理。
等双方都充分表达了意见后，
我走到白板前，拿起马克笔，
将硬件需求和数据需求的关键点、预算、
优先级都罗列了出来。
“大家看，”
林寻指着白板，
“硬件升级是刚需，
否则我们现有的成果都无法有效展示和进一步开发，
这是‘眼下要吃饭’的问题。
但数据收集是长远发展的基石，没有数据，AI就是无源之水，
无本之木，这是‘明天要发展’的问题。”
他顿了顿，目光再次扫过众人：
“我们是不是一定要二选一？
或者说，是不是一定要把所有资金一次性投入到某一方？”
他的话让大家陷入了沉思。
我继续说道：“我的意见是，分步走，找平衡。
首先，我们拿出一部分资金，进行最关键的硬件升级，
比如更换核心服务器的CPU和增加GPU加速卡，
确保现有模型的流畅运行和初步演示不受影响，
这部分预算控制在总预算的40%。”
“然后，剩下的60%，我们主要投入到数据收集。
但不是盲目地大规模收集，而是精准、高效地收集。
我们可以先从合作意愿比较强的几家社区医院入手，
针对早期肺癌筛查这个我们最擅长的领域，收集第一批高质量的标注数据。
同时，张宇，你负责优化模型的轻量化算法，
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