线，集中资源。第二，聚焦三个S级战略方向，打造产品矩阵。第三，重构组织架构，成立三个独立作战单元，每个单元负责一个S级项目，直接对我汇报。”
屏幕上列出三个方向：
【S1：AI虚拟员工助手（B端，企业服务）】
【S2：AI营销系统（B端，中小企业）】
【S3：AI职场诊断系统（C端，个人用户）】
每个方向下面都有详细的市场分析、竞品对标、技术路径、商业模式、预期指标。
“虚拟员工助手，瞄准的是企业降本增效的刚需。”林辰开始讲解，“现在一个初级客服月薪五六千，加上社保福利，企业用人成本八千以上。我们的虚拟助手，年费定价三千，能处理80%的常见问题，7×24小时在线，不需要培训，不会离职，不会闹情绪。”
“市场空间？中国有四千多万家企业，就算只有1%用，也是四十亿的市场。我们第一年目标，拿下十万家企业客户，营收三亿。”
他点击下一页，是产品原型图和功能清单。
“核心功能包括：自然语言理解、多轮对话、知识库自学习、情绪识别、跨系统集成。技术难点在意图识别准确率和知识库构建效率，但我有解决方案。”
会议室后排，技术总监张涛举手：“林总，意图识别准确率，行业标杆是阿里小蜜，能做到92%。我们现在的基础算法才85%左右，怎么追？”
“用新架构。”林辰调出一张技术架构图，“传统的规则+统计模型已经到天花板了。我设计了一套混合架构：底层是预训练大模型做通用理解，中层是领域适配层做垂直优化，上层是强化学习做实时纠偏。这套架构，配合我们积累的行业语料，能把准确率拉到94%以上。”
张涛盯着那张图，眼睛慢慢睁大。他是清华计算机博士，在AI领域干了十几年，一眼就看出这套架构的价值——不是天马行空的想象，是在现有技术边界内的最优解，而且每个模块都有成熟论文和开源代码支撑。
“这架构……谁设计的？”他问。
“我。”林辰面不改色。其实是系统给的，但他这三天吃透了每一个细节，说是他设计的也不算错。
张涛沉默了，手指在桌面上轻轻敲击，脑子里飞快地计算着实现成本和周期。
“第二个产品，AI营销系统。”林辰继续，“目标客户是中小企业。他们最大的痛点是什么？是想做营销，但没钱、没人、没
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