餐厅在金融城边上，一条相对安静的背街。
暖黄的壁灯，裸露的红砖墙，深色木质家具，墙上挂着泛黄的意大利风景照片，番茄、罗勒和大蒜被橄榄油激发出的浓郁香气，夹杂着食客们嗡文交谈声和杯盘碰撞的脆响，充满了南欧式的活色生香，与窗外金融城的冰冷线条形成鲜明对比。
最里面一张长条桌，众人围坐，李乐有意无意的选了个王铮身边的位置，点零头，算是打过招呼。王铮也微微颔首，动作幅度得几乎看不出来。
服务员手脚麻利地端上几篮烤得恰到好处、外脆内韧的巧巴达面包，配着橄榄油醋碟花生毛豆拉皮拍黄瓜，又推荐了今日的特选红酒。
韩远征作为东道，嚷嚷着今我韩公子个人买单，大家都别客气，想吃啥吃啥，随便点，李乐瞅瞅播最后的那道标了218镑的白松露t骨牛排，想了想，还是算了。
最后一群人一合计，前层了腌肉、海鲜拼盘，主菜有意面、烩饭和各式烤肉烤鱼，李乐要了份经典的番茄罗勒意面，瞥见一旁的王铮点了煎海鲈鱼配炒时蔬，倒是显得颇为清淡健康。
等餐的间隙，大家三三两两聊着。从刚才严肃项目讨论，赚到两伦敦的气、最近的电影、新闻、奇葩事。
李乐才不管那些，掰开一块外脆内软的面包，慢条斯理地吃着，耳朵支棱着，不着痕迹地收集着桌上的各种声波。
王铮话不多，但有人跟他话时，他会很专注地倾听，然后给出简短、得体的回应，脸上始终挂着那种标准的、略显疏离的微笑。不主动挑起话题，但也绝不冷场，分寸感拿捏得极好。
酒水上来了，韩远征举杯，“来，第一杯，庆祝咱们指南针顺利启航！也感谢各位的信任和支持！”
众人纷纷举杯，玻璃杯碰撞发出清脆的声响，气氛更加热络。
李乐趁着上前汤的间隙，李乐脸上挂起那种带着点好奇和谦逊的笑容，主动向王铮搭话，“王总，刚才听您聊那个permasense的项目，感觉您对技术这块儿真是门儿清。”
“正好，我有个问题想请教一下，关于后面那个Autonomy的知识管理软件。”
王铮转过头，目光平静地看向李乐，“请教不敢当，李博士请。”
“嗯，”李乐凝神，装作略一思考的样子，“我就是对那个基于本体论的知识图谱构建有点好奇。对我们来，本体论是个哲学概念，指存在的基本范畴。用在软件里，具体是指什么呢？”
“它是怎么把公司里那些乱七八糟的邮件、报告里的意思给提取出来，还能把它们关联上的？这个，有什么内在逻辑么？还有自然语言处理，具体是怎么让电脑理解人话的？总不能是给它本词典自己翻吧？”
问题问得有点外行，却正好挠到了一个技术人士可能愿意展示的痒处。
王铮似乎对这个问题并不意外，他略一沉吟，用尽量通俗的语言解释道，“软件领域的本体论，可以理解为一套关于某个特定领域的概念、属性、关系以及约束的形式化规范。”
“简单来，就是给计算机一套理解特定领域知识的字典和语法。”
随后拿起手边的餐刀和叉子比划了一下，“比如，在金融领域，公司是一个概念，收购是一个关系。通过预设的本体，系统能识别出一份文档里提到A公司和b公司，并且文档中出现了收购这个词以及相关语境，它就能推断出可能发生了一次收购事件，并将这条信息与A公司、b公司的其他信息关联起来，而不是仅仅匹配A、b、收购这几个关键词。”
“至于第二个问题，还是打比方，苹果这个词，在水果店上下文里，指的是食物，在科技新闻里，可能指公司。系统需要能根据它周围的词，比如吃、股价、ipod这些关联词来判断具体指向，并链接到知识库中相应的属性，像卡路里、市值。”
“这需要模型能捕捉语义和上下文，而不仅仅是关键词匹配。”
“它的核心技术包括自然语言处理，用来理解文本的表层意思，还有逻辑推理，基于预设的规则和本体，进行深层次的语义关联。Autonomy的亮点在于他们的算法在处理模糊性和上下文关联方面，据有独到之处。”
一番解释条理清晰，深入浅出，既体现了专业性，又让非技术背景的人也能听个大概明白。
李乐若有所思地点点头，“哦，这么一就明白多了。相当于给机器装了个能理解专业领域语言的脑子。”
“那，再请教一下，您觉得这类技术，未来的应用瓶颈会在哪里？是技术本身更难突破，还是市场接受度，或者，让企业愿意把内部各种格式的数据打通整合的这个过程更困难？”
这是一个更偏向商业和实操层面的问题。
“两者都樱技术层面，对自然语言的理解，尤其是处理歧义、讽刺、隐含信息等，仍然是巨大挑战。目前的系统远未达到真正理解的程度，更多是基于统计和模式匹配。”
“至于市场层面，”王铮想了想，抿了口酒，“企业数据整合的阻力确实很大。这涉及到部门壁垒、系统兼容性、数据安全隐私，以及最重要的，改变员工工作习惯的成本。”
“很多时候，技术本身可能只占三成难度，剩下的七成是管理和文化问题。所以这类项目，往往需要自上而下强力推动，而且见效周期会比较长。”
他的分析冷静而客观，不仅看到了技术前景，也点出了现实的骨感，显示出他并非盲目乐观的技术崇拜者。
“有道理，有道理，”李乐连连点头，又问道“可具体能用在什么刀刃上？总不能就为了在公司内部找文件方便点吧？那投入产出比是不是有点....”
他适时地停住，留下一个恰到好处的疑问。
王铮嘴角似乎极轻微地牵动了一下，似笑非笑，“应用场景很多。比如金融领域，监控全球新闻、财报、分析师报告，自动识别出可能影响特定公司或行业的事件、情绪，生成风险预警。比人工阅读快，覆盖面也广。”
“再比如法律，梳理海量判例，找到相似案件的处理逻辑和关键法条引用，辅助律师准备材料。研发部门，构建内部知识库，避免重复研究，加速创新。”
最后补充道，“本质上，是解决信息过载和知识孤岛问题。数据很多，但能用的知识很少。它的价值在于把无序的数据，变成结构化的、可推理的知识资产。”
一番阐述，逻辑严密，前景描绘得也颇具吸引力。
李乐心里暗道，得真是滴水不漏，几乎挑不出毛病。这人肚子里确实有货，不是那种只会夸夸其谈的草包。
这时，菜上来了。李乐一边用叉子卷着蜜瓜片配帕尔玛火腿，一边仿佛闲聊般地继续问道，“王总，我听你自己公司，也是做软件的，是做这类企业级软件的？”
王铮用餐刀细致地切着盘子里的牛肉卷，动作不疾不徐，“我们公司目前主要两块业务。一部分是承接一些大型软件公司的特定模块开发外包，比如数据库优化、界面组件之类的。”
“另一块，是我们自己在做一个面向个人和中机构的金融数据分析平台。”
“哦？金融数据分析？类似于bloomberg终端那种？”李乐知道肯定不是，但故意往大了。
王铮微微摇头，“没那么庞大。更偏向技术分析，集成多种图表工具、指标，允许用户自定义策略回测，社区分享想法....大概可以理解为，想做一个更轻量、更聚焦于技术和社区互动的金融分析软件。”
记得哦哦米描述的，隐约有几分后来tradingVie的影子，但在2006年，这概念算是十分超前了。
“这个想法很棒啊！”李乐赞叹道，“现在个人投资者越来越多，专业的工具确实有市场。那现在进展到哪一步了？应该挺顺利的吧？”
王铮拿起餐巾擦了擦嘴角，“还在初步阶段。目前只是一个雏形，核心功能还在搭建。这类产品，技术实现是一方面，用户积累和社区运营是更大的挑战。还没到可以拿出来的时候。”
一句话，不妄自菲薄，也不过分乐观，回答得滴水不漏。
“理解理解，好东西都需要打磨。”李乐点点头，表示理解，可心里却嘀咕，这人口风真紧，而且那种还没到时候的法，带着一种过于沉稳，不像一个在异国他乡白手起家、挣扎求存的创业者。
通常这类人，谈到自己的项目，眼睛里多少会有点光，有点按捺不住的激情，或者被现实打磨后的疲惫与焦虑，就比如东哥，但在王铮身上，这些情绪几乎看不到。
没有顺势多介绍一下自己的产品，没有试图拉拢一下李乐这个潜在的、拥有一定社会资源的“伙伴”。
这不符合常理。除非.....他并不真的急需外部资源，或者有所戒备。
接下来，李乐又试着问了几个关于腐国软件行业环境、技术团队管理之类不痛不痒的问题，王铮均对答如流，观点中肯，偶尔还能引述一些行业数据或案例，显示出扎实的专业知识和丰富的经验。
言谈逻辑清晰，见解专业，态度也算得上诚恳，但越这样，李乐越有一种难以言喻的别扭。
主菜上来了，李乐的番茄意面香气扑鼻，王铮的煎鲈鱼看起来也火候恰到好处。
餐桌上的话题更加分散，大家聊着美食、旅行见闻，气氛热烈。
李乐知道再问下去，恐怕也难有更多收获，转而将注意力放回餐桌，和其他人聊起了意大利面的不同种类和酱汁搭配 ，一时间，笑声不断。
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