“人工智能核心？”张海涛下意识地重复了一遍，眉头紧锁。

他不是技术外行，汉讯本身也是科技公司，但将AI如此深度、急迫地嵌入到实体制造的协同调度中，而且是面对千万级订单压力的生死关头，这听起来更像是一场豪赌。

“林局，AI我们懂一些，但用在这么复杂的实时生产调度上……国内、不，哪怕是国际上也没有成熟的先例吧？我们现在的平台基础，能撑得起这么重的‘大脑’吗？”

他的担忧也是在场许多技术骨干的担忧。

林凡理解他们的顾虑。他没有直接反驳，而是将电脑屏幕转向众人，展示了那个他早已准备好的原型系统界面。

界面并不花哨，甚至有些简洁，但其中流淌的数据逻辑和几个核心算法模块的示意框图，却让懂行的人心头一震。

“先例是人走出来的。”林凡的声音平稳而充满力量，“我们的平台基础，就像已经铺设好的高速公路网络和交通探头。现在，我们要做的是在上面部署一个‘全域交通智慧指挥中心’。这个指挥中心，或者说‘大脑’，不需要一开始就完美无缺，但它必须立刻能解决我们最痛的几个问题。”

他指着原型系统中一个高亮模块：“比如，实时动态排产与资源冲突消解。现在的排产靠经验，靠Excel，靠开会。但订单、物料、设备状态、人员技能、甚至物流信息都在实时变动，人脑很难瞬间算出全局最优解。AI可以。我们要训练的模型，就是要在海量变量中，不断寻找那个让总体产出效率最高、等待时间最短的‘甜点’。”

他又指向另一个模块：

“再比如，供应链异常智能感知与自愈。A等B，B等C，C等D……这种连环等待是效率杀手。新平台一旦监测到某个节点可能出现问题，立刻启动预警，并在整个产业园乃至更广的供应商网络里，寻找替代方案或调拨路径，自动生成处置建议，甚至在一定规则内自动执行。把问题消灭在萌芽，或者至少把影响控制在最小范围。”

“还有，生产节拍全局优化与瓶颈预测。哪条线是真正的瓶颈？瓶颈会不会转移？哪些工序可以提前或延后以平衡负载？这些光靠老师傅的经验和现场巡视已经不够了。AI可以通过持续学习历史数据和实时数据，预测瓶颈，提前预警，并尝试给出优化工序排列的建议，让生产流更加顺畅。”

他关掉原型系统，目光扫过一张张或深思、或犹疑、或开始泛起兴奋的脸。

“这不是天方夜谭。算法框架和核心模型，我已经做好了原型系统。但需要大家齐心协力，把我们的工业场景、业务规则、数据，毫无保留地‘喂’给这个正在成长的‘大脑’。杨辉要带着团队负责打通所有数据管道，确保安全、实时、准确，要运筹优化算法的落地和调优；专项办会协调所有资源，打通行政壁垒；汉兴和所有配套企业，必须开放必要的深层数据接口，并组建联合运营团队，让人工智能的决策能够被理解、被验证、被信任地执行。”

林凡看向张海涛，语气不容置疑：“张总，时间不等人。你立刻亲自去和产业园内核心配套企业的老板谈。告诉他们，这不是选择题，是生存题。加入‘智慧协同平台’，意味着更紧密的绑定，也意味着共享智能带来的效率红利和订单保障。首批深度合作者，将在汉兴未来的订单分配、结算周期、乃至联合研发中，获得战略优先级。我们现在是在共同锻造一把能切开千万订单枷锁的智能钥匙。”