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交流会后的茶歇时间，人群三三两两聚在一起交谈。
陈序看似随意地取用着点心，目光却始终留意着赵知远的动向。
他看到赵知远和一位同样戴着厚眼镜、技术员模样的人站在餐台旁，似乎在进行着激烈的讨论。
陈序不动声色地靠近，恰好能听到他们的对话。
“……问题肯定出在电源管理模块的调度算法上！”
赵知远的语气有些激动，“现有的动态调频策略太粗糙，响应延迟太高，轻负载下的静态功耗根本降不下来！”
他的同事皱着眉头反驳：“知远，你这个想法太理想化了！
算法复杂度上去，芯片面积和成本怎么控制？厂商要的是性价比！”
“不能只看眼前成本！”
赵知远据理力争，“用户体验呢？续航差，性能再强也是白搭！
我们必须找到更精细化的功耗控制模型……”
“模型？谈何容易！
数据从哪里来？应用场景千变万化，你怎么建模？”
同事连连摇头，觉得赵知远在钻牛角尖。
两人争执不下，气氛有些僵持。
赵知远脸色涨红，显然为自己的理念不被理解而感到郁闷。
陈序知道，时机到了。
他端着咖啡杯，仿佛恰好路过，在赵知远身边停下脚步，露出一个恰到好处的、带着些许兴趣的表情。
“两位讨论的问题很有意思，”
陈序的声音温和地插入，“是关于移动设备功耗优化的？”
赵知远和同事都愣了一下，看向陈序。
赵知远认出了他，眼神里的烦躁稍减，点了点头：“陈总。
是的，一个老难题了。”
陈序抿了一口咖啡，若有所思地说：“我虽然不是技术专家，但刚才听二位争论，倒是有个不成熟的想法。”
他看向赵知远，目光专注：“为什么一定要建立一个庞大而精确的通用模型呢？或许……我们可以换个思路。”
赵知远被勾起了好奇心：“陈总请讲。”
“既然应用场景多变，能否让设备具备一定的‘学习’能力？”
陈序缓缓说道，抛出第一个前瞻性观点，“记录用户的使用习惯，比如什么时间常用哪些应用，针对性地预分配资源？避免无效的全局扫描和等待？”
这其实就是未来常见的用户行为预测和AI调度技术的雏形。
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