第81章 新的战场 (第2/3页)
开放空间。里面摆满了服务器，大屏幕，还有各种传感器设备。王浩然和张薇都在，正在调试一个三维城市模型。
“林总，来看。”王浩然招手。
林辰走过去。大屏幕上是一个虚拟的城市模型，建筑、道路、河流、桥梁，一应俱全。模型是动态的，有车流，有人流，有天气变化。
“这是我们用滨海市公开数据建的仿真环境。”王浩然指着屏幕，“现在，我们模拟一场台风。”
他操作控制台。屏幕上，天气骤变，乌云密布，狂风大作，暴雨倾盆。
“台风登陆，风力十二级，降雨量每小时80毫米。”张薇在旁边解说，“现在，模型开始预警。”
屏幕上，几个区域变成红色，闪烁。
“这些是**险区域。低洼地带，老旧小区，临时建筑。”张薇说，“模型根据实时气象数据、地形数据、建筑数据，预测出这些地方在台风中可能受灾。同时，调度系统开始运作。”
屏幕上出现虚拟的救援力量：救护车、消防车、抢险队。这些图标开始移动，朝**险区域汇聚。
“模型会综合考虑路况、距离、资源数量，给出最优调度方案。”王浩然调出一个数据面板，“看，如果按传统方式调度，从发出指令到力量到位，平均需要47分钟。用我们的系统，这个时间可以缩短到23分钟。而且，资源利用率提升35%。”
很震撼。
但林辰没说话，他盯着屏幕，眉头微皱。
“林总，有问题？”王浩然注意到他的表情。
“有两个问题。”林辰指着屏幕，“第一，模型预测**险区域的依据是什么？是历史数据，还是实时数据？如果是历史数据，那去年的低洼地带，今年可能已经改造了，不再**险。如果是实时数据，你们怎么确保数据的实时性和准确性？”
王浩然和张薇对视一眼。
“第二，”林辰继续说，“调度优化模型，考虑道路拥堵了吗？考虑红绿灯了吗？考虑有些路段在暴雨中可能被淹吗？如果没考虑，那这个‘最优调度’，在实际中可能根本执行不了。”
实验室里安静了几秒。
然后，王浩然笑了：“林总，问得好。这两个问题，正是我们现在在攻克的难点。”
他调出另一组数据。
“第一个问题，我们用的是混合数据。历史数据做基础，但会叠加实时监测数据。我们在滨海市已经部署了三百个智能传感器，监测水位、风速、建筑倾斜度等。这些数据会实时回传，修正模型。但就像你说的，传感器的覆盖率和精度，是个问题。我们还在加。”
“第二个问题，道路因素我们已经考虑了。”张薇接过话头，“我们接入了滨海市的交通实时数据，包括拥堵指数、事故点位、管制信息。另外，我们还有一个积水预测模型，能提前半小时预测哪些路段可能积水。这些都会纳入调度算法。”
林辰点点头，但眉头还没完全舒展。
“还有问题？”王浩然问。
“有。”林辰看着屏幕，“你们这个演示，是基于‘一切数据都准确、一切系统都正常、一切指令都执行’的理想情况。但现实中，数据可能出错，系统可能崩溃，执行可能打折扣。一旦某个环节出问题，整个系统就可能失效，甚至做出错误决策。”
他看着王浩然和张薇：“天启的问题，不是技术不够先进，是他们为了追求漂亮的演示效果，故意忽略了这些‘不理想’的因素。我们不能重蹈覆辙。”
王浩然的表情严肃起来。他沉默了几秒，然后点头：“林总说得对。这个问题，我们确实考虑得不够。我会让团队加一个‘容错模块’，当某个数据源异常时，系统要能自动识别，并给出备用方案。”
“还要有‘人工复核’环节。”林辰补充，“AI可以辅助决策，但不能完全替代人。重大预警，必须有人工确认，才能下发。而且，人要能随时干预，随时叫停。”
“明白。”王浩然认真记下。
“另外，”林辰想了想，“我们还要考虑系统的‘可解释性’。政府决策者，尤其是一线指挥员，他们可能不懂AI，不懂算法。他们需要知道，为什么系统会做出这个预警？依据是什么？可信度有多高？如果系统只是个‘黑箱’，哪怕它再准，他们也不敢用。”
张薇眼睛一亮：“可解释性AI！这个方向我们已经在做了，但优先级不高。林总这么一说，确实，对政府客户来说，可解释性可能比准确率还重要。我马上调整优先级。”
三人在实验室里讨论了一个下午。从技术细节，到产品逻辑，到用户心理。王浩然和张薇是顶尖的技术专家，但对政府业务、对用户场景的理解，确实不如林辰这个在一线摸爬滚打了七年的人。
而林辰，也在这个过程中，快速吸收着最前沿的AI知识。他发现，星河科技的技术实力，确实远超天启。天启的那些“黑科技”，在星河这里，只是基础操作。
但技术先进，不代表就能成功。
天启的失败，不是技术失败，是价值观失败。
而他们，要走的是一条完全不同的路。
3
晚上七点，林辰才离开公司。
走出大楼时，天已经黑了。园区里灯火通明，不少窗户还亮着。加班，是互联网公司的常态。
他走到路边，准备打车。手机响了，是苏雨晴。
“下班了吗？”苏雨晴问。
“刚下班。在打车。”
“吃饭了吗？”
“还没。”
“回来吃吧，妈给你留了菜。”
“好。”
挂了电话，林辰心里一暖。有家可回，有人等，这种感觉，真好。
车来了。他坐上车，看着窗外掠过的夜景。城市的霓虹在车窗上流淌，像一条彩色的河。
他想起五年前，他刚进天启的时候。也是这样的夜晚，也是这样的加班。那时候，他满腔热血，觉得能用技术改变世界。后来，热血凉了，只剩下疲惫和麻木。再后来，连麻木都没有了，只剩下恐惧——对失去工作的恐惧，对还不起房贷的恐惧，对养不起家的恐惧。
直到被裁掉，直到系统出现，直到走到今天。
人生，真像一场奇遇。
手机震动，是微信。李铭发来的消息：“第一天，感觉如何？”
林辰打字：“很好。团队很强，项目很有价值。”
“和浩然、张薇聊得怎么样？”
“聊了一下午。他们很专业，我学到很多。”
“他们也说你很专业。”李铭回，“浩然刚才给我发消息，说你对产品的理解，比他见过的所有产品经理都深。张薇也说，你提的几个点，正是他们忽略的。”
林辰笑了笑：“我只是比他们更懂政府客户怕什么。”
“这就是你的价值。”李铭说，“技术专家不懂业务，业务专家不懂技术。你能把两者打通，这很稀缺。早点休息，明天还要继续战斗。”
“您也是。”
车到了小区。林辰付钱下车，上楼。
开门，家里亮着灯。苏雨晴在客厅看电视，音量开得很小。看他回来，她站起来：“回来啦。菜在厨房，我给你热热。”
“我自己来，你坐着。”
“没事，很快。”
苏雨晴去厨房。林辰换了鞋，走到客厅，瘫在沙发上。累，但充实。
小花已经睡了，小宝还在写作业。看见林辰，小宝抬头：“爸爸，你今天上班怎么样？”
“很好。”林辰说，“新公司很棒。”
“比天启还好吗？”
“好多了。”
“那就好。”小宝低下头，继续写作业。
过了一会儿，他小声说：“爸爸，我们班同学今天问我，你是不是那个举报天启的人。”
林辰心里一紧：“你怎么说？”
“我说是。”小宝抬头看他，眼睛亮亮的，“他们都说，你很酷。”
林辰愣了愣，然后笑了。他揉了揉小宝的头：“作业写完了早点睡。”
“嗯。”
苏雨晴热好菜端出来：一碗米饭，一盘青椒肉丝，一盘蒜蓉西兰花，一碗番茄蛋汤。简单，但热气腾腾。
林辰坐在餐桌旁吃饭。苏雨晴坐在对面，看着他吃。
“新公司怎么样？”她问。
“很好。”林辰边吃边说，“团队很厉害，老板也靠谱。做的东西，是真正有用的。”
“那就好。”苏雨晴顿了顿，“就是……你刚去，压力会不会很大？他们都知道你的事吧？”
“知道。”林辰咽下饭菜，“但没人提。大家只关心工作。”
“那就好。”苏雨晴重复道，像是松了口气。
吃完饭，林辰洗碗。苏雨晴在旁边擦灶台。两人有一搭没一搭地聊着。聊小花在幼儿园的新朋友，聊小宝的期中考试，聊爸妈想回老家住几天。
很平常的家常。
但林辰觉得，这就是幸福。
洗完碗，两人坐在沙发上。苏雨晴靠在他肩上，轻声说：“林辰。”
“嗯？”
“今天，有个猎头给我打电话。”
“猎头？”林辰转头看她，“找你？”
“嗯。”苏雨晴说，“是一家外企，做医疗器械的。他们想挖我去做市场总监，开价……很高。”
“多高？”
苏雨晴说了个数。
林辰沉默了几秒。那个数字，是他现在年薪的两倍。
“你怎么想？”他问。
“我拒绝了。”苏雨晴说。
林辰看着她。
“我知道你在想什么。”苏雨晴笑了笑，“你是不是觉得，我现在工作清闲，工资不高，去外企是个好机会？”
“是。”林辰点头，“而且，你现在在家里的公司，发展空间有限。”
“但我不想去。”苏雨晴说，声音很轻，但很坚定，“你刚去新公司，压力大，需要时间适应。小宝小花还小，需要人照顾。爸妈身体也不是很好。如果我去了外企，天天加班，出差，这个家怎么办？”
她抬起头，看着林辰：“家不是你一个人的，是我们两个人的。你冲锋陷阵，我帮你稳住后方。这样，你才能没有后顾之忧。”
林辰鼻子一酸。他握住苏雨晴的手，握得很紧。
“而且，”苏雨晴笑了笑，“我现在的工作，虽然钱不多，但清闲，有时间接孩子，有时间做饭，有时间陪你。我觉得，这样挺好。钱嘛，够用就行。咱们现在，不是最困难的时候了。”
林辰点头。是啊，不是最困难的时候了。
一个月前，他被裁员，全家陷入绝境。一个月后，他有了新工作，有了新方向，有了希望。
这一切，都是因为他身边这个女人。
“雨晴。”他说。
“嗯？”
“谢谢你。”
“傻瓜。”苏雨晴靠回他肩上，“夫妻之间，说什么谢。”
两人就这么靠着，看了一会儿电视。电视里在放什么，谁也没注意。
过了一会儿，苏雨晴说：“对了，今天陈墨律师给我打电话了。”
“陈墨？说什么？”
“说天启那边，调查进展很快。张明远把所有人都供出来了，连几年前的事都抖出来了。现在牵扯的人越来越多，可能不光是天启，还有其他公司。”
“其他公司？”
“嗯。陈律师说，天启能拿到那么多
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