她眨眨眼：“那我得赶紧学怎么看了。”
会议进行到一半，陈峰突然收到一条警报。他盯着屏幕看了两秒，抬头：“系统刚触发一级预警——华北仓冷链运输车调度异常，可能影响明天早上的生鲜配送。”
我问：“依据是什么？”
“过去四小时，三辆GPS信号中断，同时温控数据波动超过阈值。系统对比了司机打卡记录和路线偏离情况，判定风险概率87%。”
我直接拨通物流主管电话：“停用这三辆车，启用备用车队。通知客户延迟两小时送达。”
挂掉电话，我看向在场所有人：“刚才那一分钟，系统救了至少五十万损失。它不光能预测未来，还能实时发现问题。”
穿工装裤的大哥站起来：“我要申请当第二批试点。”
“我也要。”女员工跟着说。
IT组那边也开始讨论接口开放问题。有人提议增加移动端推送功能，有人建议加入语音播报，方便仓库工人操作。
我说：“都行。但记住一点——这系统不是给我们添麻烦的。它是把过去分散在每个人脑子里的经验，集中起来，变成集体智慧。”
陈峰低声说：“其实最难的不是技术，是让人相信机器比自己看得远。”
“那就让他们亲眼看见。”我说。
我们调出华东仓去年缺货案例的全过程回放。时间轴上，每一个关键节点都被标记出来：天气变化、竞品动作、客户咨询量上升、内部会议纪要关键词提取……
系统在第零天发出初始信号，第七天提升预警等级，第二十三天生成补货建议。
而人工反应，发生在第四十五天。
“我们晚了二十多天。”大哥喃喃道，“那时候还以为是突发需求。”
“不是突发。”我说，“是你们早就埋下的伏笔，只有系统把它串起来了。”
散会前，我走到主控台前。大屏上，全球子公司节点正在逐一亮起绿色信号灯。
“准备推送了吗？”我问。
陈峰点头：“权限配置完成，更新包已部署。等您确认。”
我按下“全网推送”键。
进度条从0%开始爬升。每上升一个数字，就有一个区域节点切换至新版系统。
北京、上海、广州、成都、深圳、杭州……
海外节点陆续接入。新加坡、迪拜、洛杉矶、法兰克福。
当最后一个节点显示“同步完成”，整个屏幕变成了稳定的蓝色网格，无数数据流在其中平稳流动。
陈峰松了口气：“全球覆盖完成。核心模块运行正常。”
我没动。
大屏右下角跳出一条实时消息：华南仓自动触发补货流程，依据为系统预测的周末促销高峰，已生成采购单并发送供应商。
这是第一次，系统在无人干预下完成闭环决策。
我拿起手机，关掉铃声，放在桌角。
值班工程师过来问：“需要我守着吗？”
“你去休息。”我说，“让它自己跑。”
他走后，屋里只剩我和不断跳动的数据曲线。
空调风吹得有点冷。
我盯着屏幕，看一条新的预警信号缓缓升起——西北仓电力供应不稳定，未来48小时可能停电，建议启动备用电源预案。
系统已经开始思考了。