光幕视角拉近，聚焦于胰腺颈体部与肠系膜上静脉—门静脉（SMV—PV）交汇的致命区域。
这里，代表肿瘤的暗红色团块与代表门静脉的亮黄色血管紧密交缠，犬牙交错。
AI用不断闪烁的橙色光圈，高亮出几个粘连最紧密、血管最丰富的极其危险的区域。
这是这台手术最难的地方，之一。
紧接著，一条细细的、金黄色的虚拟安全隧道开始在胰腺后方与血管前方之间生成。
这条隧道并非直线，而是根据肿瘤侵犯的立体形态、血管的走向，计算出的一个最优的、蜿蜒但安全的分离层面。
隧道路径上，每隔几毫米就有一个发光的绿色圆点，代表可安全放置绕胰提带的支撑点。
同时，路径上某些位置变成了警示的红色段，旁边弹出文字提示：「此处粘连紧密，组织脆弱，建议钝性分离，力反馈阈值设定为5%）的区域。
最终，AI给出了它的推荐方案：在门静脉受侵的1.8厘米范围内，前1.2厘米尝试精细分离，使用特制的超细尖头超声刀或冷器械。
后0.6厘米因侵犯呈环周性且与血管内膜关系暖昧，建议行门静脉侧壁部分切除+人工血管补片修补。
光幕上，甚至模拟了补片修补的过程，缝合的针距、用线型号、张力范围都以数据形式悬浮显示。
「第五步：消化道重建，Child法。」
胰肠、胆肠、胃肠吻合的步骤被一一模拟。
在胰肠吻合环节，AI特别强调了患者胰腺质地偏硬（糖尿病病史）的情况，用动态的应力分析图显示不同吻合方式，导管对黏膜、套入式对脆硬胰腺组织的牵拉和压迫，最终推荐了改良的导管对黏膜吻合，并给出了具体的缝合顺序和打结力度建议，以最大限度地降低术后胰痿风险。
整个演示过程，大约持续了五分钟。
光幕上的影像、数据、路径、模拟操作，冷静、精确、毫无冗余，将一台预计需要6—
8小时的复杂手术，浓缩成了一段由光线和数据构成的、逻辑严密的解剖学与工程学解答。
它不提供灵感或临场应变，整个过程提供的是基于海量数据和物理模型计算出的、当前认知条件下的最优解框架。
和现在市面上常见的ai不同的是——
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