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2000年初春,硅谷的风裹挟着桉树的清香掠过帕罗奥图的街道。李阳站在某科技巨头的玻璃穹顶下,看着投影墙上实时跳动的全球数据洪流,那些闪烁的光点如同数字时代的星辰。身旁的翻译低声提醒:\"李总,下一场会谈还有二十分钟。\"他却依然盯着屏幕上的AI预测模型——这个系统竟能提前三个月预判供应链风险,精准度远超传统分析。
回到上海的第一周,李阳就召开了全员动员大会。集团总部的巨型屏幕上,播放着硅谷之行的纪录片:自动化仓储机器人精准抓取货物,智能算法实时优化生产排期。\"这不是科幻电影,\"他的声音在空旷的会场回荡,\"这是我们必须抵达的未来。\"台下,老技术主管老周双臂抱胸,嘴角挂着不以为然的冷笑。
反对声最先从It部门爆发。老周拍着布满划痕的服务器机柜:\"这套系统陪我们走过了十个春秋,从未出过差错!\"他调出运维日志,泛黄的纸页上记满手工排查故障的记录,\"现在要换成云服务?数据安全谁来保证?\"其他老员工纷纷附和,会议室里响起此起彼伏的议论:\"年轻人就会瞎折腾我们当年修设备可没用过这些花架子\"。
面对质疑,李阳没有强推方案。他亲自组建了\"转型观察团\",带着老周等骨干走访海尔的互联工厂、阿里的智能物流中心。在青岛的智能车间里,老周看着机械臂自动完成复杂组装,成品率高达99.99%,喉咙不由得发紧。当讲解员展示AI质检系统如何在0.1秒内识别微米级缺陷时,他下意识摸了摸自己随身携带的放大镜——那个曾被他视作\"火眼金睛\"的工具。
转折点发生在一次意外的宕机事故。梅雨季节的暴雨导致服务器机房漏水,老系统瘫痪整整12小时,直接损失超过千万。抢修现场,李阳看着浑身湿透仍在奋力抢救数据的老周,轻声说:\"如果是云系统,数据此刻已经在三个备份中心同步运行了。\"这句话如同一记重锤,敲开了老技术骨干们的心防。
为了化解抵触情绪,李晓然提出\"数字化师徒制\"。年轻程序员带着老员工体验低代码开发平台,教他们用拖拉拽的方式搭建应用;老技工则分享设备维护的宝贵经验,帮助算法工程师优化预测模型。当老周第一次用新系统成功定位设备故障时,他盯着屏幕上闪烁的红色预警,喃喃自语:\"原来这些代码真的能说话。\"
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