洛倾颜拿起图表细看。“这意味着什么？”
“意味着蓝海。”顾逸尘接过话，“需求在涨，供给不足，渠道还没饱和。如果我们能先落子，可能比在国内卷价格更有机会。”
她转动笔身，水晶光晕流转。“可我们的产品主打静音与舒适，适合都市白领，东南亚气候湿热，佩戴体验会不会打折扣？”
“所以不能照搬。”他拿起笔，在白板上画出一个三角，“本地化改造、供应链前置、文化适配，三件事必须同步做。”
她忽然想到什么：“上次物流测试时，我们和一家跨境运输公司聊过，他们正好在曼谷有仓。”
“那就再约他们。”他看着她，“你负责对接，我来协调研发，提前做一版适应高温高湿环境的样机。”
她点头，笔尖在笔记本上写下“东南亚适配”，水晶又是一闪，像是在为这个决定鼓掌。
专家讲座当天，会议室坐满了人。主讲人是位白发教授，曾主持过多个国家重点智能项目。他开场第一句话就让全场安静下来。
“你们现在做的，是‘功能型产品’。但五年后，用户不会问‘它能做什么’，而是问‘它懂我吗’。”
他展示了一组数据：全球73%的消费者在选择智能设备时，会优先考虑“是否理解我的情绪状态”；而在高端市场，这一比例高达89%。
“这不是趋势，是拐点。”他说，“谁能先让机器‘共情’，谁就掌握下一个十年。”
洛倾颜低头看自己的笔，水晶安静地亮着，像是在回应某种共鸣。
讲座结束后，核心团队留下复盘。白板上贴满了关键词：“情感交互”“预判式服务”“场景融合”“跨设备协同”。
“我们有没有可能，”她忽然开口，“把这支笔的逻辑，用到产品上？”
所有人都看向她。
“我不是说真的复制金手指。”她笑了笑，“而是说，能不能让设备通过日常使用习惯，感知用户的情绪波动？比如，心率变快、语音变急、使用频率突降，系统自动触发安抚模式？”
顾逸尘沉默片刻：“技术上可行。难点在于算法模型的训练数据从哪来。”
“用户共创。”她翻开笔记本，“我们不是刚做了第一轮反馈收集吗？如果把情绪数据也纳入，长期积累，就能训练出真正‘懂人’的系统。”