语言处理，用来理解文本的表层意思，还有逻辑推理，基于预设的规则和本体，进行深层次的语义关联。Autonomy的亮点在于他们的算法在处理模糊性和上下文关联方面，据说有独到之处。”
一番解释条理清晰，深入浅出，既体现了专业性，又让非技术背景的人也能听个大概明白。
李乐若有所思地点点头，“哦，这么一说就明白多了。相当于给机器装了个能理解专业领域语言的脑子。”
“那，再请教一下，您觉得这类技术，未来的应用瓶颈会在哪里？是技术本身更难突破，还是市场接受度，或者说，让企业愿意把内部各种格式的数据打通整合的这个过程更困难？”
这是一个更偏向商业和实操层面的问题。
“两者都有。技术层面，对自然语言的理解，尤其是处理歧义、讽刺、隐含信息等，仍然是巨大挑战。目前的系统远未达到真正理解的程度，更多是基于统计和模式匹配。”
“至于市场层面，”王铮想了想，抿了口酒，“企业数据整合的阻力确实很大。这涉及到部门壁垒、系统兼容性、数据安全隐私，以及最重要的，改变员工工作习惯的成本。”
“很多时候，技术本身可能只占三成难度，剩下的七成是管理和文化问题。所以这类项目，往往需要自上而下强力推动，而且见效周期会比较长。”
他的分析冷静而客观，不仅看到了技术前景，也点出了现实的骨感，显示出他并非盲目乐观的技术崇拜者。
“有道理，有道理，”李乐连连点头，又问道“可具体能用在什么刀刃上？总不能就为了在公司内部找文件方便点吧？那投入产出比是不是有点....”
他适时地停住，留下一个恰到好处的疑问。
王铮嘴角似乎极轻微地牵动了一下，似笑非笑，“应用场景很多。比如金融领域，监控全球新闻、财报、分析师报告，自动识别出可能影响特定公司或行业的事件、情绪，生成风险预警。比人工阅读快，覆盖面也广。”
“再比如法律，梳理海量判例，找到相似案件的处理逻辑和关键法条引用，辅助律师准备材料。研发部门，构建内部知识库，避免重复研究，加速创新。”
最后补充道，“本质上，是解决信息过载和知识孤岛问题。数据很多，但能用的知识很少。它的价值在于把无序的数据，变成结构化的、可推理的知识资产。”
一番阐述，逻辑严密，前景描绘得也颇具吸引力。
李乐心里暗道，说得真是滴水不漏，几乎挑不出毛病。这人肚子里确实有货，不是那种只会夸夸其谈的草包。
这时，菜上来了。李乐一边用叉子卷着蜜瓜片配帕尔玛火腿，一边仿佛闲聊般地继续问道，“王总，我听说你自己公司，也是做软件的，是做这类企业级软件的？”
王铮用餐刀细致地切着盘子里的小牛肉卷，动作不疾不徐，“我们公司目前主要两块业务。一部分是承接一些大型软件公司的特定模块开发外包，比如数据库优化、界面组件之类的。”
“另一块，是我们自己在做一个面向个人和中小机构的金融数据分析平台。”
“哦？金融数据分析？类似于bloomberg终端那种？”李乐知道肯定不是，但故意往大了说。
王铮微微摇头，“没那么庞大。更偏向技术分析，集成多种图表工具、指标，允许用户自定义策略回测，社区分享想法....大概可以理解为，想做一个更轻量、更聚焦于技术和社区互动的金融分析软件。”
记得哦哦米描述的，隐约有几分后来tradingView的影子，但在2006年，这概念算是十分超前了。
“这个想法很棒啊！”李乐赞叹道，“现在个人投资者越来越多，专业的工具确实有市场。那现在进展到哪一步了？应该挺顺利的吧？”
王铮拿起餐巾擦了擦嘴角，“还在初步阶段。目前只是一个雏形，核心功能还在搭建。这类产品，技术实现是一方面，用
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