IEEE TPAMI的录用并未在池宏心中掀起太大波澜，但紧随其后蜂拥而至的邮件、电话和正式拜访函，却让他实验室的门槛几乎要被踏破。
青华大学CIMS中心从未如此热闹过。
前台每天堆积如山的访客登记表，记录着一个个如雷贯耳的名字：
麻省理工学院（MIT）计算机视觉实验室高级研究员、斯坦福大学人工智能实验室（SAIL）项目主管、瑞士联邦理工（ETH Zurich）机器人系主任、德国马普智能系统研究所首席科学家……
西门子自动化集团全球副总裁、发那科技术本部高级总监、亚马逊“Kiva”项目核心团队、通用汽车全球制造技术负责人、以及众多低调却背景深厚的“某某咨询公司代表”……
国内更是名企云集，数家大型国企技术负责人、以及众多闻风而动的自动化解决方案集成商……
他们的目的只有一个：亲眼目睹池宏论文中描述的、性能数据堪称“魔幻”的工业视觉分拣系统！
许多人是抱着强烈的怀疑而来的。
毕竟，“98.5%识别率”、“毫秒级响应”、“超强鲁棒性”这些指标，在2004年的工业视觉领域听起来太过天方夜谭。
尤其当得知主导者是一名大一学生时，这种怀疑更甚。
他们需要亲眼验证，这究竟是划时代的突破，还是一场精心包装的学术泡沫？
面对汹涌而至的关注和或明或暗的质疑，青华大学校方和CIMS中心展现出前所未有的高效。
在屈院士的强力推动下，一场面向全球顶尖机构和重要企业的闭门技术展示会被迅速敲定，地点就设在池宏那间设备顶级的“智能制造集成实验室”。
展示日，实验室外戒备森严，实验室内气氛凝重。
数十位代表着全球工业自动化和计算机视觉最高水平的眼睛，聚焦在实验室中央的分拣台上。
池宏站在操作台前，神色平静，没有丝毫紧张。
他身旁，是运行着最新优化版本系统的控制台，屏幕清晰显示着实时的视觉处理流程和各项性能指标。
展示正式开始前，质疑声便已响起。
一位来自西门子的资深工程师，操着德语口音英语：
“池先生，贵论文中提到的在强反光和复杂阴影下的稳定性，我们深表兴趣，但也存在疑虑。能否现场模拟最恶劣的光照条件？”
MIT的研究员语速极快：
“你的多层级特征学习模型参数规模如何？在标准工业PC上的实时性如何保证？我们担心其落地成本！”
一位国内竞争对手的技术总监：
“池总工，贵系统的识别率在样本量剧增时是否存在显著衰减？实际生产线环境可比论文里的理想测试环境复杂百倍！”
面对连珠炮般的质疑，池宏不慌不忙，嘴角带着从容的笑意。
“感谢各位的关切，这正是展示的意义所在。”
他没有急于辩解，而是直接行动！
池宏示意助手冯烨磊操控多光谱光源控制器。
瞬间，刺眼的点光源、强烈的背光、杂乱的彩色光斑被精准地投射到分拣台上的零件表面。
同时，他调暗了实验室的主照明。
在众人屏息注视下，屏幕上的识别框纹丝不动！
自适应补偿算法完美运行，零件轮廓清晰稳定地被提取、识别！
现场一片压抑的吸气声。
接着，池宏调出后台监控，展示运行模型的CPU/GPU占用率，以及经过俞清妍和他极致优化的算法在标准工业级IPC上的流畅运行帧率。
“我们的核心算法针对效率进行了革命性优化。成本，并非不可接受。”
他轻点鼠标，展示了一份基于“池塘科技”自身生产线应用的成本效益分析报告，那惊人的ROI（投资回报率）数据让提问者哑口无言。