接下来的两个月，团队埋头苦干。

准確率一点点提升，从百分之七十到七十五，再到八十。

系统整合也完成了，用户上传图片后，系统会自动判断属於哪个类別，然后用对应的模型搜索。

三个月后，原型系统完成了。

贾瀞雯亲自测试。

她上传了一张汽车图片，系统在三秒后返回了十张相似图片，全是汽车。

又上传一张建筑图片，返回的也是建筑。

准確率测试结果：十个类別的平均识別率百分之八十二。

最好的是汽车和建筑，达到百分之八十八。

最差的是食品，只有百分之七十五。

“可以展示了。”贾瀞雯说。

正好，陈浩要来北京视察。

贾瀞雯安排他在第三天下午看图像搜索的原型演示。

陈浩到公司时，团队正在做最后调试。

贾瀞雯带他进演示室。

“陈总，这就是图像搜索原型。”她打开系统。

陈浩坐下来，看著屏幕。

界面很简单：一个上传按钮，一个搜索按钮，

“我试试。”他拿出隨身带的数位相机，连上电脑，导出一张照片。

是横店影视城的城门楼。

上传，点击搜索。

系统显示：“识別类別：建筑。”然后开始搜索。

五秒后，返回十张图片。

第一张就是同一个城门楼的其他角度照片，后面几张也都是古建筑。

陈浩点开第一张，仔细看。

“这张图……是我们图库里的”他问。

“对。”贾瀞雯说，“我们收集了十万张图片作为测试集。

这张就在里面。”

陈浩又试了几张。

汽车的，动物的，电器的。

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系统都能正確分类，返回的图片也都有一定相似度。

测试了半个小时，陈浩放下滑鼠。

“做得很好。”他说，“比我想像的快。”

团队都鬆了口气。

这三个月压力太大了。

但陈浩接著问：“现在最大的问题是什么”

李明回答：“准確率不够。

百分之八十二，离实用还有距离。”

“怎么提高”

“需要更多数据，更复杂的算法，更强大的算力。”张涛说，“这些都是长期投入。”

陈浩点点头，转向贾瀞雯：“你的想法呢”

贾瀞雯想了想：“我觉得，现阶段不要追求通用图像搜索。

先做垂直领域，比如先做汽车搜索。

用户上传汽车图片，我们找相似的汽车。

这样类別单一，特徵明確，容易做好。”

陈浩笑了：“和我想的一样。

先做深，再做广。

汽车是个很好的切入点——用户需求明確，商业价值也高。

做好了汽车搜索，再扩展到其他领域。”

他看著团队：“这个原型证明了技术可行性，很好。

下一步，选一个垂直领域深耕。

我建议汽车，你们觉得呢”

大家都点头。

“那好。”陈浩站起来，“图像搜索项目进入第二阶段：汽车垂直搜索。

目標：六个月內，做出实用级的產品原型。

能做到吗”

“能！”团队齐声回答。

陈浩视察完，在贾瀞雯办公室坐了会儿。

“这三个月，压力不小吧”他问。

“还好。”贾瀞雯给他倒茶，“团队成长很快。

一开始大家都怀疑，现在都投入了。”

“你成长也很快。”陈浩看著她，“能带著团队啃硬骨头，能调整策略，能稳住军心。

越来越有技术领导者的样子了。”

贾瀞雯笑了：“是你指导得好