张一鸣想了想，点了点头：“如果数据质量能提升，我接受。但接口设计上我们要参与，不能等中台做完了再给我们一个黑盒子。”
“当然，接口设计、数据格式、标签体系，你们的团队全程参与。这不是我一个人的事，是三个部门协同的事。”
林辰看两人达成了基本共识，补充道：“张婷你牵头，出一个数据中台的架构方案，张一鸣派几个工程师过去参与接口设计。
广告联盟那边我也会找人对接，目标是在S4发布之前，把数据中台的雏形搭起来，先把用户行为数据这条主线跑通。”
“明白。”张婷在笔记本上记下。
“还有一个问题。”张一鸣忽然开口。
“数据中台如果要采集用户行为，那用户的隐私边界在哪里？聊天记录、转账信息、位置轨迹，这些数据一旦进了中台，就等于所有应用都能看到，这个口子不能开。”
林辰点头道：“这是确实是条红线，我们不能随意侵犯客户个人隐私。数据中台只采集行为数据，比如用户在应用商店下载了什么、在浏览器搜索了什么、在新闻客户端看了什么。
涉及用户隐私的内容，聊天记录、支付信息、位置轨迹，一律不入中台。
这些数据如果需要用于推荐，只能在各自的应用内部做本地处理，结果以标签形式输出，原始数据不出应用边界。”
张婷补充道：“技术上可以实现，中台只接收脱敏后的标签化数据，不接触原始数据源。每个应用内部做数据预处理，把用户行为转化成标签再上传。”
张一鸣松了口气：“这样能接受。”
林辰看了看时间，已经快七点了。他站起身，目光扫过张婷和张一鸣。
“数据中台这件事，我先立个项。张婷牵头，一鸣配合。先出方案，两周内给我。方案通过之后，云服务部门优先保障资源，把这条线跑通。搜索和广告那边我会另外安排对接人。”
张婷和张一鸣同时应下。
走出云服务部门的时候，走廊里已经没什么人了。
张一鸣跟林辰并肩走着，沉默了片刻，忽然开口：“林总，您刚才说的数据中台，其实不只是为了今日头条吧？”
林辰侧头看了他一眼。
“广告联盟的用户画像、搜索的个性化排序、甚至微信的偷菜推荐，底层都是同一套逻辑。您是在建一个通用的用户行为数据平台，让所有应用都跑在上面。”
林辰笑了一下，没有否认。
“对，用户行为数据是移动互联网时代最值钱的金矿。谷歌挖了，Facebook挖了，百度也在挖。我们手里有三千万深蓝手机用户，每天产生几十亿条行为数据。这些数据如果只是躺在各自的服务器里吃灰，那才是最大的浪费。”
张一鸣点了点头，没有再问。
两人在电梯口分开，张一鸣去坐电梯下楼，林辰转身走回二十楼。
二月一日，凌晨。
林辰靠在床头，手机屏幕亮着，但目光没有落在屏幕上，而是盯着天花板。
他在等。
零点整，脑海中响起那声熟悉的提示音，淡蓝色的光幕在黑暗中无声展开。
【叮，二月科技已发放。】
光幕中央浮现出三个图标，依次排列，每一个都带着清晰的技术标注。
第一个图标是一块射频模组的立体结构图，上面标注着多频段、多模、高线性度几个关键词，旁边附着一组密密麻麻的参数表。
【科技奖励：多模多频射频前端模组】
检测到宿主已在基带芯片领域完成td-ScdmA和wcdmA的自主化布局，但射频前端仍依赖Skyworks和RFmd等美国供应商，存在供应链安全隐患。
此项技术提供一套完整的射频前端模组方案，涵盖功率放大器、低噪声放大器、射频开关、滤波器、双工器全部核心器件，支持GSm/GpRS/EdGE/wcdmA/td-ScdmA/LtE六模十五频。
关键指标：
集成度：单模组整合pA+LNA+Switch+Filter+duplexer
功耗：较现有方案降低百分之二十
线性度：AcLR优于标准要求三个db
封装尺寸：较分立方案缩小百分之四十
附赠完整电路设计图、版图文件、测试方案及量产工艺参数。
林辰的目光在六模十五频上停住了。
这这也太牛x了吧。
这意味着从2G到4G的过渡期，这颗模组可以通吃所有主流制式。
再加上蓝芯微电子的基带芯片，手机通信系统的核心元器件就基本实现了自主可控。
用这一套硬件，国内移动td、联通wcdmA，欧洲、中东 GSm/wcdmA，还有未来LtE4G全部通吃。
别的厂商要做四五套硬件版本才能覆盖全球市场，而蓝天科技用一套主板就搞定。
以后不光自用，还能卖给国内其他手机品牌。
唯一的代价就是射频调试难度会翻倍，物料成本会往上抬一些。
不过这些都是可以接受的。
他按捺住激动，看向第二个图标。
那是一个由无数节点连接成的神经网络图形，每一层都标注着不同的参数规模和处理能力，最底层写着基础模型四个字，往上依次标注着语音模型、图像模型、语义模型。
【科技奖励：深蓝AI基础大模型】
检测到宿主已布局天音语音助手、今日头条推荐引擎、深蓝搜索、云服务四个AI应用方向，但各应用独立训练模型，算力分散且数据利用率低，存在重复投入和效果瓶颈。
此项技术提供一套完整的AI基础大模型方案，采用多模态统一架构，可同时处理文本、语音、图像三种输入模态。
模型参数规模可在十亿至百亿之间灵活伸缩，通过预训练加微调的方式适配不同应用场景。
预训练数据：支持万亿级token的清洗与训练。
微调效率：在下游任务上仅需百分之五的标注数据即可达到全量训练百分之九十的效果。
推理延迟：十亿参数版本可在移动端NpU上实现实时推理。
多模态融合：文本、语音、图像在同一语义空间内对齐。
附赠完整模型架构设计、预训练数据清洗方案、微调工具链及移动端部署方案。
林辰咽了口唾沫，这个大模型至少领先十年，随后他目光在移动端NpU上停留了一下。
他想起上个月系统给的NpU架构方案，加上这颗AI大模型，天音语音助手在手机本地跑复杂语义理解就成了可能。
不再依赖云端，不再有延迟，不再有隐私风险。