展位上方悬挂着醒目的公司Logo和产品名称——“ClearSight AI Image Enhancer”（清晰视觉人工智能图像增强器）。
一位穿着笔挺西装、充满激情的年轻CEO正在台上进行演示。
他身后的巨大屏幕上，展示着一系列对比图：
模糊不清的监控画面、低光照下的手机照片、老旧的扫描文档……
经过他们的“ClearSight”算法处理后，瞬间变得清晰锐利、细节丰富、色彩饱满，效果堪称神奇！
“女士们先生们！我们的专利算法，基于最前沿的人工智能理念，能够在毫秒级别内，对任何低质量图像进行实时增强！”
“无论是安防监控、医疗影像、还是您的个人照片，ClearSight都能化腐朽为神奇！”
CEO的声音极具感染力，配合着屏幕上令人惊叹的“前后对比”，瞬间点燃了现场的气氛。
相比其他展位晦涩的理论探讨，这种直观、炫酷、仿佛触手可及的产品演示，吸引力是致命的。
展位前迅速聚集了远超其他区域的人群，记者、投资人、学者纷纷举起相机拍照，人群中不时发出惊叹声。
池宏也被这效果吸引了。
实时AI图像增强？这效果……
怎么那么像二十年后基于深度学习的超分辨率重建和去噪？
可现在是2004年啊！算力、数据、算法都不支持啊！
他心中的疑惑远大于惊叹。
台上CEO为了证明效果，甚至现场用一台普通的数码相机，对着台下一位观众拍了一张光线不佳、略显模糊的照片，然后导入他们的系统。
几秒钟后，一张清晰度、色彩、细节都大幅提升的照片出现在大屏幕上！
现场掌声雷动。
工作人员适时地分发着精美的产品技术简介小册子。
池宏也拿到了一份。
他快速翻阅着，眉头越皱越紧。
简介里充斥着“革命性AI”、“神经网络”、“自适应学习”等时髦词汇，但关于核心算法的具体描述却语焉不详，避重就轻。
不对劲……太浮夸了……核心细节缺失……
他不动声色地启动了系统赋予的【方案监测仪】功能，目标锁定在“ClearSight”的核心算法描述上。
叮！
【方案监测仪】冰冷的提示音在池宏脑海中响起：
【目标方案：ClearSight AI图像增强算法】
【可行性评估：极低】
【技术路线清晰度：模糊】
【关键瓶颈：未解决（动态场景适应性、噪声模型泛化性、实时性瓶颈）】
【成功率：0%】
成功率0%！
池宏眼神一凝。
这系统虽然有时毒舌，但在技术可行性判断上从未出过错！
这意味着，对方展示的所谓“革命性技术”，要么是彻头彻尾的骗局，要么就是用了极其取巧、甚至作弊的手段！
他刚想举手提问，揭露这可能的骗局，前排已经有人抢先一步举起了手。
那是一位头发花白、面容严肃的老者，旁边还站着一位气质儒雅、目光锐利的中年学者。
“打扰一下，我有个问题。”老者的声音不大，却带着一种权威感，瞬间让喧闹的会场安静下来。
台上的CEO显然认出了提问者，脸色微微一变，但还是强作镇定：“当然，托马西教授，请讲。”
“托马西?卡罗托马西?”池宏心中一震！
这位可是斯坦福大学的泰斗级人物，计算机视觉领域的奠基人之一，与金出武雄合著的经典教材《计算机 Vision》几乎是所有研究者的入门必读！
卧槽！大佬亲自下场了！
托马西教授没有客套，直接抛出一个极其专业的问题，语速不快，但每个词都精准地指向算法的核心——
关于动态模糊场景下边缘伪影的抑制原理以及算法的时间复杂度分析。
池宏的英语听力不算顶尖，但托马西教授的问题中几个关键词他听得清清楚楚：
“dynamic blur”（动态模糊）、“edge artifact”（边缘伪影）、“computational complexity”（计算复杂度）。