南汀然刚想反驳，却立刻被张鸿扬岔开话题：
“南总认为州维智能照明系统中的ai仿照了越洋的对话能力，做到个性化回答。但据我所知，大部分智能在大量数据训练下也能实现这一点。南总为什么会觉得是抄袭，可以谈谈您的看法吗？”
面对张鸿扬的疑问，南汀然没有直接回答，而是反问道：“张教授觉得同一份数据能训练出一样的ai吗？”
张鸿扬皱了下眉，不懂南汀然这句话的意思。
南汀然得不到回答也不介意，接着说：“很显然是不能的，训练算法、参数以及随机因素的影响都会导致ai的差异，可以说这世上不存在两个完全相同的ai。”
“这，我们在讨论什么哲学吗？”张鸿扬僵硬地笑笑，“所以您也认为州维的对话ai和越洋不一样了？”
南汀然点头：“我认可二者不同，但也没有否认二者存在相似之处。在博览会中，州维演示了对话ai，而ai的回答与越洋的思考方式很像。”
周秉渊想反驳，南汀然快速截断：“举个例子吧。越洋是很有自我意识的，当用户指责她时她会做出反击。之前州维演示的时候也还原了这一场景──用户吐槽说这光太暗了你真没用时，州维ai的回答是……”
南汀然看向周秉渊，而后者在心里给出了答案：我尊重你的看法，我也保留我的意见。
“我尊重你的看法…… ”张鸿扬有些瞠然地接上南汀然的话。目前的对话ai延续了之前的“助手”身份，面对被用户质疑指责的场景，多是不卑不亢地回复一句“我会继续努力学习，让自己变得更好”，以达到服务用户的目的。越洋则有个性的多。
而张鸿扬这才意识到州维对话ai也和越洋一样有个性。
南汀然颔首：“多谢张教授理解。”
“哼，这能代表什么！”周秉渊质疑，“你总不能用那些烂大街的ai来约束州维。”
南汀然意味深长地看了眼周秉渊，耸肩：“确实不能代表什么，所以才需要张教授帮忙审查核心代码。 ”
两个多小时后，软件测评中心出具了相似度报告。打印的三份纸质版报告分别交到她们手中，供她们参考。
于畅畅看了会报告，低声对南汀然说：“相似度超过30％。这个数字看起来不低，但实际上包含了常规的模式和api调用，并不能鉴定为抄袭。”于畅畅停顿了一下，往后翻了一页，仔细观察被列为相似片段的代码，还未等她看出什么，张鸿扬先开口了。
“咳，”张鸿扬清了清嗓子，正对着直播摄像头，“我先说我的结论吧，我认为州维科技并未抄袭。”
闻言，南汀然放下了翘起的二郎腿，正襟危坐。
方才还有点急赤白脸的周秉渊顿时松了口气，对张鸿扬说：“那麻烦张教授展开说说。”
“对话ai的关键是对话策略，即ai对用户的输入作出适当的反应决策。从代码上来看，州维ai采用强化学习来实现对话策略，而越洋采用的是深度学习。州维在强化学习中设立了奖励函数，使ai更适应复杂动态的环境；而越洋对训练数据有更高更多的要求……”
周秉渊不太懂张鸿扬口中的“强化学习”、“深度学习”，但他还是装作了如指掌的模样点头示意，最后给张鸿扬做了总结：“这么说来，州维并没有抄袭对吧。”
张鸿扬严谨地重复：“从代码上确实看不出来。”
话音落下，周秉渊得意地扬起唇角，又问于畅畅：“于老师您觉得呢？”
于畅畅再次把报告从头到尾翻了一遍，轻拍南汀然紧攥的拳头，道：“我同意张教授的观点。不过周总可以展示训练所用的数据吗？”于畅畅想到一个新的可能──二者相似不是因为代码，而是因为训练所用的数据。可，州维能从哪里得到越洋的训练数据呢？
周秉渊直截了当地拒绝：“不可以，我们不公开训练数据。”
周秉渊对于畅畅还算得上客气，对南汀然就没有好脸色了，他板起脸，道：“南小姐，你又想用训练数据雷同来构陷州维吗？”
也不是不存在这一可能。
南汀然开口想这么说，转念觉得这样的言语听起来更像在胡搅蛮缠，最终还是阖了阖眼，不情愿地道谢：“感谢张教授到场，也感谢各位网民的关注。今后舟立将谨言慎行，专注研发和创新，为大家带来更多产品。”虽然嘴上说得体面，但南汀然不准备就这么放过州维。
既然从代码上无法认定州维抄袭，那就像于老师所说的从训练数据着手。越洋的训练数据是宋又杉和系统一起构建的，这些数据包含了各类用户行为，质量很高，是舟立的宝贵资源，不能轻易被州维偷了使用。对于这块，南汀然重点落在舟立内部的自查自纠——只有内部人员才能获取到越洋的训练数据，并交给州维。
这次直播对舟立没有太大的负面影响，只是在互联网上被群嘲了几天，等网民们转移了注意力舟立就还是之前卖手机的舟立，所以舟立并未
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