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陆青舟切换了一张幻灯片，屏幕上出现了一段对话示例。
左侧是用户输入，右侧是盘古2.0的回应。
用户输入了一段颠三倒四、夹杂着口语和书面语的混乱表述，盘古2.0不仅准确理解了用户的真实意图，还自动补全了缺失的信息，给出了一个条理清晰的回答。
“其次，多模态交互能力。”
陆青舟点了一下遥控器，屏幕上播放了一段预先录制的演示视频。
视频中，测试人员将一张手绘的草图——歪歪扭扭的线条，勉强能看出是一栋房子的轮廓——放在方舟手机的摄像头前。
盘古AI扫描了草图，然后问了一句：
“您是想生成建筑设计图，还是儿童绘本插图？”
测试人员说：“建筑设计图。”
三秒钟后，屏幕上生成了一幅完整的、带有尺寸标注的建筑外观设计图。
台下响起一阵惊叹声。
陆青舟没有停顿，继续往下讲：
“第三，个性化学习能力。盘古2.0会在用户授权的前提下，持续学习用户的表达习惯、偏好和工作方式。使用时间越长，它对用户的理解就越深，给出的建议也就越精准。”
他举了一个例子：
“假设你是一名经常出差的市场总监。盘古2.0会在你预订机票时，自动根据你以往的出行习惯，推荐你最偏好的座位、航空公司和出发时间。
它还会结合你的日历安排，自动检测是否存在时间冲突，并给出调整建议。
这些功能，在上一代版本中就已经有了雏形，但2.0版本的准确率和主动性，有了质的飞跃。”
他顿了顿，语气变得稍微郑重了一些：
“最后，我想重点介绍一下盘古2.0在端侧推理能力上的突破。”
大屏幕上出现了一颗芯片的渲染图——帝国半导体自研的AI加速芯片，与基带芯片一同集成在方舟二代的机身内部。
“上一代盘古AI的很多高级功能，需要依赖云端算力。
在网络条件不佳的环境下，响应速度和可用性会受到限制。
盘古2.0通过模型压缩和量化技术，将核心推理能力移植到了端侧。
这意味着，即使在没有网络连接的情况下，方舟二代依然可以本地运行绝大部分AI功能——包括实时语音转写、图像生成、复杂指令解析等。”
他看了一眼台下，补充了一句：
“具体来说，盘古2.0的端侧推理速度，相比上一代提升了三倍，而功耗反而下降了百分之二十。”
台下响起了又一轮掌声。
记者们飞快地在笔记本电脑上敲击着，记录着这些令人震惊的数字。
陆青舟微微鞠躬，走下讲台。
大屏幕上重新亮起了“方舟二代，芯生强大”的字样。
台下的记者们交头接耳，议论纷纷。
如果说基带芯片的突破，解决了方舟手机最大的硬件短板.
那么盘古AI2.0的升级，则是将方舟手机最核心的竞争力，推向了一个全新的高度。
灯光再次聚焦在舞台中央，伊莎重新回到聚光灯下。