录完《快乐星期六》的当晚，傅景辞没有在潭州多做停留，直接搭乘深夜航班连夜返回京北。
回学校准备接下来的毕业答辩。
答辩定在了周五上午。
这天清晨，京北天气晴朗，校园安静肃穆。
傅景辞早早起床，穿了一身干净简约的正装，梳理得清爽利落，吃过早餐后，她将打印装订整齐的博士学位论文、答辩PPT、实验数据集备份、硬件原型测试报告一一收纳好，从容前往学院的答辩报告厅。
本次全院博士集中答辩8:00正式开始，分组顺序抽签出炉，傅景辞排在第三位。按照前面每人四十分钟左右的汇报、提问、复盘流程，轮到她上场，大致在上午十点半前后。
等待的时间里，教室里，走廊里全是紧张忐忑、反复背稿、临时改PPT的博士生，唯独傅景辞状态松弛平稳。
旁人的焦虑，她半点没有。
她的博士毕业论文题目，是《面向边缘电子系统的物理信息融合智能推理与硬件协同优化研究》，属于电子信息学院当下最前沿、难度最高、交叉性最强的研究方向，横跨人工智能、嵌入式电子系统、硬件芯片优化三大领域。
圈内人都清楚：
传统人工智能、深度学习，极度依赖云端大服务器、超大参数量模型、海量算力支撑，功耗高、设备体积大、依赖稳定机房环境，根本无法落地小型终端。
而傅景辞整整三年的博士核心研究，恰恰解决了这个行业卡脖子痛点：
打破大模型对云端算力的依赖，让人工智能算法可以在小型嵌入式硬件、终端设备、边缘电子系统上，实现高精度、低延迟、超低功耗的稳定推理运行，同时解决复杂电磁环境下的模型失效、信号畸变、推理鲁棒性差的行业难题。
这是当下国内芯片端智能、边缘计算、国防特种电子设备、智能终端落地的顶级刚需方向，理论门槛极高、工程落地难度极大，能做出完整成体系成果的博士生寥寥无几。
十点三十分，前一位答辩学生退场，她从容起身，步履平稳走上讲台，对着台下五位校内博导、两位校外行业评审专家微微躬身。
台下评审席坐着全系资历最深的教授，还有来自工信部电子研究所的校外专家，全是该领域的权威。
傅景辞点开PPT，声音清亮、条理清晰，正式开启二十分钟的论文主体汇报。
她从研究背景切入，精准点出现有行业瓶颈：传统纯数据驱动的AI模型，脱离电子硬件的物理特性，在边缘设备上普遍存在算力不匹配、功耗冗余高、推理时延波动大、电磁干扰下泛化能力崩塌四大核心缺陷。
随后她逐层展开自己的三大创新成果：
第一，她摒弃了传统单纯靠数据训练模型的方式，创新性将电子系统的物理约束、电路特性、电磁干扰先验信息嵌入神经网络损失函数，构建了物理信息融合的轻量化推理模型，彻底解决了小型硬件上AI推理精度下降的通病。
第二，她搭建了软硬件动态协同调度架构，通过强化学习实现硬件资源的实时分配、算力动态裁剪、功耗自适应调节，让嵌入式端AI推理时延降低百分之三十二，整机功耗降低近两成，数据全部有实测支撑。
第三，她针对复杂电磁干扰场景，设计了边缘电子系统智能容错与自适应补偿机制，解决了户外、移动、特种工况下终端AI频繁失灵、识别漂移的行业痛点。
汇报全程逻辑严密、数据详实、层层递进。PPT上所有仿真曲线、硬件实测对比图、消融实验数据、不同工况对照组结果，全部真实完整。
三十分钟汇报结束，全场安静两秒。
进入提问环节。
最先发问的是校外工信部电子所的资深专家，问题极其刁钻，直击行业最前沿痛点：
“你在论文中提到物理信息嵌入轻量化模型可以提升鲁棒性，请问在极端弱信噪比工况下，你的模型梯度回传会不会出现物理先验与数据特征对冲的问题？你是怎么规避梯度异化冲突的？”
台下等待答辩的学生瞬间屏息，这是该方向最难、最容易卡壳的专业问题，很多在职博士都答不完整。
傅景辞没有半点停顿，从容作答：
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