林峰盯着屏幕右下角弹出的那条消息——VietSmart要求三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，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 - Aaiting 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。以后不是谁悦快谁赢，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？”
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