李昊和苏瑶深知他们面临的困境严峻，但他们也明白只有携手合作，共同努力，才能找到解决问题的办法。于是，他们开始更加紧密地合作，试图突破当前的困境。

首先，针对资金问题，他们决定重新梳理项目的商业计划书，更加清晰地展示项目的盈利前景和投资回报率。李昊和苏瑶带领团队成员，对市场进行了更深入的调研，收集了大量关于 AI市场需求和发展趋势的数据。他们结合这些数据，对项目的商业模式进行了优化，突出了综合性 AI平台在提高企业效率、降低成本以及创造新的商业机会等方面的优势。

在重新撰写商业计划书的过程中，他们充分发挥各自的优势。李昊凭借在商业领域的经验，对市场定位和营销策略进行了细致的分析和规划。他提出可以通过与一些行业协会合作，举办专题研讨会和培训活动，提高项目在行业内的知名度，吸引潜在客户和投资者的关注。苏瑶则利用她在技术方面的专业知识，详细阐述了项目的技术创新点和未来的技术发展路径，让投资者能够更清楚地看到项目的技术价值和潜力。

完成商业计划书的修订后，他们开始积极寻找新的投资渠道。除了继续参加传统的投资路演活动，他们还通过网络平台寻找天使投资人。他们在一些知名的创业投资网站上发布了项目的详细信息和融资需求，吸引了不少投资者的咨询。

同时，他们也开始考虑引入战略合作伙伴。李昊通过自己的人脉关系，联系到了一家在商业数据分析领域有一定影响力的公司。这家公司对他们的“洞察者”产品表现出了浓厚的兴趣，认为可以通过合作，将自己的数据分析技术与“洞察者”相结合，拓展市场。经过多轮谈判，双方达成了初步的合作意向。这家公司同意向李昊和苏瑶的项目投资一部分资金，并提供技术和市场资源的支持。

在解决技术困境方面，李昊和苏瑶组织了一个技术攻坚小组。这个小组由两个团队中最优秀的技术人员组成，他们集中精力解决数据融合和算法整合的问题。技术攻坚小组首先对之前出现的数据错误进行了深入的复盘分析，找出了问题的根源所在。他们发现，除了数据格式和算法的差异外，数据的质量和完整性也是影响系统稳定性的重要因素。

为了提高数据质量，他们建立了一套严格的数据筛选和清洗机制。对从不同来源获取的数据进行仔细的检查和处理，去除无效和错误的数据。同时，他们还加强了数据的加密和安全防护措施，确保在数据融合过程中不会出现数据泄露等安全问题。

在算法整合方面，技术攻坚小组采用了一种渐进式的融合方法。他们先从两个系统中选取一些相对简单和共性的算法进行整合，逐步测试和优化，然后再逐步扩展到更复杂的算法。通过这种方式，他们成功地解决了一些初期的兼容性问题，使系统的稳定性得到了一定的提升。

在解决市场竞争压力的问题上，李昊和苏瑶采取了差异化的市场策略。他们深入研究了竞争对手的产品和服务，找出了自己项目的独特优势。他们发现，与大型科技公司的综合性 AI解决方案相比，他们的项目更加注重个性化和定制化服务。他们可以根据不同客户的具体需求，灵活地调整和优化综合性 AI平台的功能，为客户提供更加贴心的解决方案。