2秒内识别出积水处摔倒的学生，并同步触发了安保巡逻机器人的调度指令。
“这……这响应速度也太快了！”做高校后勤的张主任猛地前倾身体，手里的笔都掉在了地上，“我们学校要是有这系统……”
陆谨渊没停顿，继续调出兼容性测试报告：“目前已适配23个品牌的设备，包括十年前的模拟信号摄像头，改造成本比行业标准低40%。”
陆谨渊的激光笔轻轻一点，屏幕上的图表切换成两组对比数据：左侧是行业普遍的“云端集中处理模式”，标注着“峰值延迟≥1.2秒，带宽占用率89%”；右侧则是他们的“边缘节点分布式架构”，赫然显示着“本地响应≤0.24秒，云端负载降低76%”。
“传统模式依赖云端算力，一旦遭遇网络波动或数据洪峰，就会出现卡顿甚至宕机。”
他的声音透过麦克风，清晰地传到每个角落，“我们在每个终端设备植入轻量化算法模块，让摄像头、传感器本身具备初步分析能力——简单说，就是让‘眼睛’自己会判断危险，而不是先把画面传回‘大脑’再等指令。”
台下突然响起一阵抽气声。
有人翻出手机里的行业报告，对比着屏幕上的数据喃喃自语：“这……这要是真的，能省多少服务器成本？”
陆谨渊接着调出一段监控录像：画面里是某高校图书馆的人流高峰，数百个摄像头同时捕捉动态，屏幕右侧的实时数据流却始终稳定在绿色区间。
“上周我们在三所高校做了压力测试，当设备接入量达到1000台时，系统仍能保持0.2%的误报率。”他顿了顿，补充道，“而目前行业的临界点，是600台。”
“嘶——”前排的周董助理猛地坐直了，手里的笔“啪”地掉在桌上。
周氏主推的安防系统，上个月刚在某中学栽了跟头——因为接入设备超500台，导致放学高峰期漏报了校外聚集的社会人员。
赵宇的脸彻底白了。
他团队的项目，恰恰是照搬的传统云端模式，甚至连600台的临界点都达不到。
他攥着拳头，指节泛白到几乎要断裂——李维给的数据里，根本没提什么“边缘节点架构”！
这时，陆谨渊调出了最关键的一页PPT。
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