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