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第78章 暗手与明招（第1页）

“锐进资本”与胡教授团队抛出疑似伪造数据的消息，像一根毒刺，扎在了“灏阳新材料”看似顺畅的前进道路上。

沈弘毅按照祁阳的指示，一方面加快了与另外几家更具技术辨别力的投资机构的沟通，另一方面则动用人脉，试图从侧面验证胡教授团队的真实情况。

几天后，沈弘毅带来了初步反馈。

“接触了一家同时给胡教授团队和另外几家钠电企业做过第三方检测的实验室朋友，”沈弘毅压低了声音

“他碍于保密协议不能透露具体数据，但隐晦地表示，胡团队送检的几批次样品，数据波动‘非常有趣’，而且……送检频率极高，似乎总是在‘修正’什么。”

祁阳立刻抓住了关键点：“数据波动大，且频繁送检修正？”这完全不符合正常技术研发的规律，更像是为了拼凑出理想数据而进行的操作。

“是的。而且，他们对外宣称的‘吨级中试线’，据可靠消息，目前还停留在关键设备调试阶段，远未达到稳定产出合格产品的程度。”沈弘毅补充道，

“‘锐进资本’这是在用信息差和模糊处理的手段，扰乱市场，意图打乱我们的融资节奏。”

“知道了。”祁阳语气平静。

对手既然出了暗手，他也不能只被动接招。

“我们按原计划推进A轮接触，重点强调我们数据的可重复性、一致性和长期稳定性验证计划。”

“还有，可以把我们‘分区装料工艺’解决设备偏差的这个技术亮点，适当透露给对我们兴趣最大的那家产业投资方‘华科资本’，他们懂行，知道这背后的技术含量和价值。”

“好！华科资本的负责人是技术出身，应该能看出门道。”沈弘毅赞同这个策略。

就在祁阳布局应对商业暗流时，校园那边，周老师牵头的那门“金融科技与创新实践”荣誉课程，提前组织了一次线上预热讨论。

祁阳和苏婉晴都参加了视频会议。

讨论的主题恰好是“技术早期项目的估值陷阱与数据真实性甄别”。

苏婉晴在汇报她初步调研的“明锐科技”案例时，不仅分析了其技术优势，也重点指出了其在复杂场景适应性上的技术瓶颈和近期融资受阻的现状，分析客观而深入。

周老师点评时，特意@了祁阳：“祁阳，你从实践角度看看，像‘明锐’这类卡在算法瓶颈的AI团队，估值该如何判断？投资人该如何规避数据造假的风险？”

祁阳思考片刻，结合近期“灏阳”遭遇的情况，回答道：“技术瓶颈期是常态，关键看团队解决问题的能力和意愿。估值需要反映这种不确定性。”