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他站定在讲台后，调整了一下麦克风的高度。巨大的环形屏幕亮起，背景是深邃的星空与缓缓旋转的双螺旋结构，正中是默域科技的LOGO和演讲标题，简洁而充满科技感。
他没有立刻开口，而是用目光平静地环视全场一周。那双黑色的眼眸里，没有初登大舞台的局促，也没有刻意张扬的锋芒，只有一种沉静的、源于对自身所知所行极度确信的从容。
“谢谢**先生。”他开口，流利纯正的英式英语，音色清晰稳定，通过顶级音响系统传遍会场的每一个角落，“站在这里，面对着在生命科学领域探索了数十年甚至毕生心血的各位前辈、同行，我首先感到的是敬意。人类对抗疾病的历程，是一部由无数智慧、汗水，甚至牺牲写就的史诗。”
开场谦逊而得体，稍稍平息了一些基于年龄和来历的潜在抵触。
“但同时，”他话锋微转，语气依然平和，却注入了一种坚定的力量，“当我们仰望这座由传统方法垒砌的、令人敬畏的高峰时，或许也需要问自己：是否存在另一条上山的路？一条或许更陡峭、更陌生，但可能让我们以不同速度、从不同角度接近顶峰的小径？”
屏幕上画面切换，出现了一张简洁的对比图。左侧是传统的药物研发漏斗图，标注着“耗时10-15年”、“成本数十亿”、“失败率>95%”；右侧则是一个螺旋上升的闭环，核心是“临床数据”、“AI模拟”、“实验验证”三者之间的动态循环。
“在默域科技，我们尝试走的，就是这样一条小径。”林默开始切入正题，“我们称之为‘默域模式’。其核心并非替代科学家天才的洞察与严谨的实验，而是试图用人工智能，作为人类智慧的‘加速器’和‘探照灯’。”
他详细阐述了“神农”平台的构建逻辑：如何利用自然语言处理和知识图谱技术，从海量、非结构化的临床数据（如曙光医院的随访记录）中提取有价值的信息；如何利用强化学习与物理引擎结合的新型分子动力学模拟，在虚拟世界中以远超现实的速度筛选和优化候选化合物。
他没有炫技般地堆砌复杂公式，而是用生动的比喻和清晰的流程图，将艰深的计算过程讲得通俗易懂。当
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