这条信息和分析，引起了周组长的注意。他在群里罕见地回复了一句：“收到。国际巨头动向，张颖（小组内的女分析师）跟进核实一下。”

虽然只是简单的一句指派，但意味着她提供的信息开始被纳入正式的工作流。

沈清欢没有止步于此。她在研究“芯辰”提供的技术文档时，发现其算法在针对不同影像设备（如不同品牌的CT机）生成的图像时，表现稳定性存在差异。这并非“芯辰”刻意隐瞒，而是一个在真实世界部署中必然遇到的细节问题。

她没有直接抛出问题制造恐慌，而是私下查阅了大量医学影像学和AI适配性的相关论文，整理了一份简要的技术背景说明，连同她发现的现象和可能的优化方向思考，一并发给了负责技术验证的分析师张颖。

这一次，她收到了张颖的私信回复：“资料收到，很有参考价值，谢谢。”

语气依旧简短，但少了之前的疏离。

真正的挑战来自王副总。在一次小组进度讨论会上，王副总再次对“下沉市场”的支付能力表示强烈质疑，他引用了一些陈旧的县域经济数据，试图证明基层医院根本没有预算用于此类“锦上添花”的AI工具。

“沈顾问，你一直强调这个市场，但你看这些数据，购买力摆在这里，你的模式再好，他们没钱，一切都是空谈！”王副总语气笃定，目光带着压迫感看向沈清欢。

会议桌旁的目光再次聚焦于她。

沈清欢没有急于反驳，她打开自己随身携带的平板电脑，调出几天前就已经整理好的一组数据。

“王副总提到的数据很重要，这确实是核心风险点。”她先肯定了对方关注的问题，随即话锋一转，“不过，我查阅了近三年国家卫健委和财政部联合发布的关于《基层医疗机构能力提升》专项资金的拨付和使用情况公告，以及部分省份的地方配套政策。数据显示，用于‘提升早期诊断能力’的设备采购和信息化建设资金，年均增长率超过25%。这笔钱，是有明确指向性的。”

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她将数据图表投放到会议室屏幕上，条理清晰地解释道：