电梯门关上的瞬间，手机又震了一下。
林冉的消息还在屏幕上没关。AI补货模型跑通了，但问题也来了——高并发时数据丢包，系统扛不住万人同时下单。我盯着那行字看了两秒，手指划掉通知，把手里那份“无人零售技术调研初步建议书”捏紧了些。
18楼到了。
会议室门开着，科技研发组的几个人已经坐在里面，笔记本摆了一桌。角落里站着行业专家老陈，正低头翻资料。我没打招呼，直接走到主位坐下，把文件拍在桌上。
“先说事。”我说，“昨晚系统刚稳住，今天早上就有三个新订单卡在支付环节。不是技术不行，是人填不上。”
没人接话。林冉抬了抬头，眼神有点疲惫。
我打开投影，调出一张图表。“过去七十二小时，我们处理了四百一十六单零售服务。其中六十七单需要人工介入，原因全是系统识别失败或者用户操作报错。平均每次补救耗时八分钟。你们算过一天要多花多少人力成本吗？”
技术主管张工开口：“现在架构确实有瓶颈，但我们正在优化中间件……”
“优化能解决根本问题？”我打断他，“就算代码改到零错误，设备坏了谁修？用户不会用怎么办？我们总不能每个楼栋配两个运维加一个客服吧？”
屋里安静了几秒。
老陈合上本子，插话说：“你们现在的模式，本质还是‘半自动’。前端靠机器，后端靠人撑。可一线城市最低工资每年涨百分之十，三年后你的人力成本翻倍，利润呢？”
张工皱眉：“那您的意思是全换成无人零售？设备投入太大，故障率也不好控。深圳那边有个项目，三个月坏了一半柜子，最后赔钱撤场。”
“我知道风险。”我说，“但趋势躲不掉。年轻人越来越懒得面对面交易，他们要的是随时能拿、扫码就走。我们现在做的微仓只是起点，下一步必须往无人化走。”
我把调研书的内容一页页放出来。“先从两个试点楼开始。不用复杂设备，就做封闭式智能柜，卖水、零食、纸巾这些高频品。技术方案是视觉识别加重力感应双校验，防误判。支付用现有APP通道，不额外开发。初期只上五十台柜子，覆盖一千五百户。”
有人问：“万一被人撬了怎么办？”
“柜体用防撬合金，内置报警模块直连物业系统。每台柜子有独立编号和定位，拆一个我们马上知道。而且首批只放在公寓内部区域，外来人员进不来。”
另一个工程师摇头：“维护成本还是高。远程诊断只能看软件问题，硬件坏了得人去换。”
“所以我们要试。”我说，“不试怎么知道能不能降下来？广州有家公司做了三年，现在单点月均维护费压到一百二十块以内。我们目标更低，一百以内。能做到，就复制；做不到，停。”
老陈点点头：“数据上看，社区场景的无人零售复购率在上升。特别是早八点到九点，晚六点到八点，这两个时段销量占全天六成以上。说明需求是真实存在的。关键是怎么控制损耗和故障率。”
我看着张工：“你们能不能两周内拿出原型机测试方案？包括成本预算、部署流程、应急预案。”
他犹豫几秒：“可以做。但资源得优先保障，其他项目可能要往后拖。”
“其他项目照常。”我说，“抽五个人组成专项组，直属我管。预算单独列，明天发你邮箱。我要看到具体时间节点，每天汇报进度。”
有人小声嘀咕：“这要是又像上次系统切换那样出问题，客户投诉起来……”
“这次不会。”我说，“我们不分批上线，先在一个楼道装三台柜子，实测一周。没问题再扩。用户反馈每天汇总，有问题当场改。”
老陈笑了下：“你还真敢一点一点试。”
“不敢试才最危险。”我说，“等别人都跑通了我们再跟，黄花菜都凉了。现在拼的就是谁先把坑踩明白。”
会议开了一个半小时。最后定下几件事：技术研发组负责设备选型和联调测试，十天内提交第一版方案；行业顾问提供竞品数据支持；采购部同步联系三家供应商，比价并谈售后条款。
散会时，林冉留了下来。
“李总，AI模型那边……还要继续优化吗？”
“当然要。”我说，“但方向变了。不只是让它跑得更稳，而是为接下来的无人柜做准备。比如用户行为预测，什么时候容易缺货，哪种商品最容易被误拿。这些数据以后都要自动处理，不再靠人盯。”
她点头记下。
我坐回临时办公室，打开邮箱，开始写邮件给财务审批新增预算。刚敲完标题，手机响了。
是张工。
“李总，刚想到一个问题。”他说，“如果柜子设在走廊尽头，晚上光线暗，摄像头识别率会不会下降？”
“加红外补光。”我说，“不影响住户休息的那种。你列个清单，所有可能出问题的地方都提前想好。”
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