林峰盯着屏幕右下角弹出的那条消息——VietSmart要求三天内提供详细部署流程和技术接口文档。他还没来得及回应,大屏上方又跳出了新的警报:客户反馈设备到货后包装箱受潮,怀疑运输途中温湿度失控。
他快速调取物流监控系统,同步调取班列运行数据、气象记录及通关日志进行交叉分析。画面很快锁定在阿曼边境的一段停滞期:十三小时无移动,车厢外部湿度一度达到92%,密封条老化导致夜间湿气渗入。承运方是desertchain,正是刚才主动联系他们的那家迪拜公司。
林峰没说话,只是把这段数据标记为“p0级异常事件”,顺手拖进了刚创建的项目文件夹里。标题写着:“物流中枢智能化改造”。
他点开内部平台,在任务栏新增三项子项:链路痛点图谱、可集成技术清单、首期成本效益模型。系统自动分配优先级,全部设为“紧急”。接着,他调出过去三个月的所有跨境运输记录,按国家、线路、货损类型分类统计。屏幕上很快生成一张动态热力图,几个区域反复亮起红点——中亚的清关延误、东南亚的雨季断运、中东的高温预警,几乎每一条都伴随着信息延迟或人为干预。
问题不在人,而在系统本身。
现在的物流链条太依赖外部协作,调度靠电话,追踪靠截图,温控全凭司机自觉。哪怕签了协议、设了赔偿条款,等发现问题时货物早就过了境,追责也没用。要想真正掌控节奏,必须把主动权拿回来。
他切换界面,启动“资源配置推演”模块,输入五种建设模式。系统开始运算,几分钟后输出结果:最优路径是“核心自研+边缘对接”。也就是说,不推倒重来,也不完全外包,而是自己开发调度引擎和监控中台,同时兼容现有运输企业的tmS系统接口。既能快速接入已有运力,又能实现数据实时抓取和反向控制。
这个方案省去了大规模硬件投入,又能避免被第三方卡脖子。林峰点点头,打开文档开始口述记录。
“第一阶段,试点引入自动化仓储系统,优先改造华东仓。目标是实现入库扫码、智能分拣、自动打包一体化,优化人力依赖度。”
“第二阶段,部署AI调度算法,基于历史数据预测拥堵节点,动态调整发车时间与路线组合。支持多语言清关资料自动生成,减少信息传递损耗。”
“第三阶段,建立全流程环境监测网络,所有跨境班列加装温湿度传感终端,数据直连中台,一旦超标立即触发告警并建议改道。”
他说完一段就暂停,让系统自动生成结构化摘要。完成后又补充了一句:“预留国际节点扩展接口,未来可开放给合作方使用,但权限分级管理。”
文档越拉越长,但他清楚,光有技术构想还不够。这份规划要能落地,还得让人愿意配合。
他把文件拆成两版。公开版删去了算法逻辑和数据采集节点布局,重点突出“帮助合作伙伴提升车辆利用率”“提升清关效率”“共享应急资源池”这些共赢点;绝密版则完整保留核心技术细节,并设置了权限锁。只要对方签署NdA协议,系统就会根据履约进度逐步释放对应模块的访问权限。
这样一来,既不至于把底牌亮得太早,又能让潜在合作方看到实际好处。
做完这些,他重新检查了一遍整个框架。从事故分析到解决方案,从技术路径到合作策略,逻辑闭环完整。最后,他在文件末尾加上预算估算和时间节点:首期投入八百万元,六个月内完成华东仓改造和中台上线,一年内覆盖全部主干线路。
鼠标悬停在提交按钮上,他顿了一下,还是点了下去。
屏幕刷新,状态变为:“Logistics_AI_plan_V1.0 | Status: Approved - Awaiting Execution”。
他靠回椅背,手指轻轻敲着桌面。这一次的危机暴露得及时,也来得正好。与其一次次被动补漏,不如彻底换个玩法。以后不是谁运得快谁赢,而是谁能看得清、调得动、反应更快。
他顺手调出下一阶段的资源调配预演界面,准备模拟首批智能设备的采购节奏。刚输入第一个参数,系统突然弹出提醒:desertchain官网联系表单再次更新。
内容只有一句话:“你们提到的实时温控监测,能做到分钟级数据回传吗?”