林峰放下平板，指尖在桌面上轻轻敲了一下。他没有起身，也没有看时间，而是直接调出主控台的物流数据界面。屏幕亮起，几组曲线同时弹出，最显眼的是南美线路的配送时效波动图。
他盯着那条起伏不平的线看了几秒。昨天刚处理完一个用户连不上网的问题，表面看是设备兼容故障，可追到底层，还是服务响应太慢。客户换了路由器，机器失联二十四小时才有人跟进，这不该发生。
他点开区域节点分布图，手指滑动，把视角拉到巴西圣保罗中转仓。过去七天里，这里有三批货延迟发运，最长一次卡了十一个小时。原因写的是“调度异常”，但系统日志显示，实际是运输车队临时改道，而备用路线没及时更新。
林峰皱了下眉。这种问题早就该被算法规避。现在的系统能算油耗、能预判堵车，偏偏在突发调整时反应迟钝。他记得上周看成本报表，物流支出比上月多了百分之四点六，单量涨得不多，钱却花得越来越快。
他打开内部通讯，找到物流研究院的负责人，发了一条消息：“我要一份全球先进物流管理案例汇总，重点找那些没大规模推广但效果明显的做法。今天下班前给我。”
消息刚发出去，助理端着一杯热咖啡进来。林峰接过，换掉了桌上那杯凉透的水。
“还有别的事？”他问。
“技术部那边问，视频教程第一批做完了，要不要先推给东南亚用户试试？”
“先推。”他说，“但别只发链接。加个弹窗提醒，用户开机就会看到。另外，在客服入口挂个快捷按钮，点进去直接跳转对应问题的视频。”
助理记下，转身要走。
“等等。”林峰突然说，“让运营组统计一下，过去一个月因为操作问题打客服电话的，集中在哪些功能？查清楚后告诉内容组，下一批视频优先拍这些。”
助理点头离开。
办公室重新安静下来。林峰重新看向物流界面，把时间轴拉回到三个月前。那时候他们刚完成一轮自动化升级，所有仓库都上了分拣机器人，系统一度显示效率提升明显。可现在再看，增长已经平缓下来，有些线路甚至出现倒退。
他意识到，光靠现有模式，很难再往上提了。
二十分钟后，物流研究院的消息来了。附件是一份三十页的报告，标题很直白：《前沿物流优化实践观察》。
林峰一页页翻过去。大部分内容都是老生常谈，比如增加中转站、加密配送频次、引入更多承运商。直到翻到第十七页，一条案例引起他的注意。
一家德国公司用AI模型实时计算跨境运输路径，不只是看地图和路况，还接入天气、港口作业负荷、海关抽检概率等十几个变量。每次发车前，系统会生成三条备选路线，并动态调整优先级。报告提到，他们的平均送达时间缩短了近十二个百分点。
林峰把这条标记出来。
紧接着，他又看到另一个案例。国内一家电商在华南建了个智能仓，用三维建模重新规划货架布局，连螺丝钉的位置都经过测算。配合搬运机器人的行动轨迹优化，空间利用率提高了将近三成。
他停下滚动的手指，盯着这两条信息看了很久。
这两项技术都不算新，但没人把它们组合起来用。更没人敢在主力线路上试。
他拨通电话，叫来物流、技术和运营三个部门的负责人。会议只有十分钟，没人寒暄。
“我们现在有两个方向可以试。”他说，“第一，动态路线规划，先接进华南到东南亚的海运段，看看能不能压下延误率。第二，仓储优化，从华东仓开始做三维建模，找出空间浪费的地方。”
有人开口：“华东仓现在运转正常，改造会影响发货节奏。”
“那就晚上停机两小时，只改局部。”林峰说，“我不需要你一口气翻新，先跑一个区的数据。”
技术负责人问：“算法平台有没有现成的？”
“没有就自己搭。”林峰说，“找外部团队合作，三天内把测试环境配好。预算我批，先划五十万。”
会议室安静了几秒。
“我知道你们担心影响稳定。”林峰看着他们，“但我们现在的效率不是太高，是太慢。竞争对手上个月把欧洲配送时间砍到了五天以内，我们还在卡清关和最后一公里。”
他调出一张对比图投到屏幕上。两条线，一条是他们自己的，一条是对手的。差距正在缩小。
“我们不是在变慢。”他说，“但我们跑得不够快。”
没人再说话。
会议结束前，两项试点正式立项。动态路线算法接入测试定在下周一开始，首阶段只监控不干预；仓储建模项目由总部技术组牵头，两周内提交初步方案。
助理进来收拾会议记录时，林峰还在看物流面板。新的任务模块已经开启，页面上写着“物流效率探索计划A01”。
他点开第一条，是动态路径测试的进度条，目前显示“环境准备中”。旁边有个小提示：预计首次数据回传时间为周一上午九点十七分。
他把光标停在那里，没关页面。
窗外阳光斜照进来，落在键盘一角。他的手放在鼠标上，一直没动。
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