凌晨两点十七分，测试组的第二次联调数据传了回来。林峰靠在办公室椅子上，盯着屏幕上那条平稳上升的曲线，手指在桌边轻轻敲了两下。
他没起身，也没说话，直接点开内部系统，把物流部过去三个月的所有运营报表调了出来。页面加载出来后，他一条条往下拉。运输延误率、仓储周转天数、客户投诉中涉及配送问题的比例，这些数字在他眼前列成行。
五分钟后，他打开通讯列表，新建了一个群组，命名为“智能物流研究专项”。成员自动加入了十几个账号，都是各部门抽调的技术骨干和数据分析员。他在群里发了一条指令：“明天中午十二点前，我要看到全球主流物流企业智能化案例汇总，重点分析亚马逊、京东、dhL这三家的模式。”
消息发出后不到三分钟，第一条回复就跳了出来：“收到。”接着是接连不断的确认信息。林峰没看回信，直接关掉聊天窗口，转头打开了另一个文件夹——公司全国仓储网络布局图。二十多个节点分布在地图上，颜色深浅代表吞吐量大小。
他盯着华东区域那个最亮的红点看了几秒，用笔圈了出来。
第二天上午九点，会议室里已经坐了几个人。林峰推门进来时手里拿着一份打印资料，放在桌上后才开口：“我们现在的物流体系，还在靠人盯单、车等人。别的企业已经在用机器人分拣、AI算路线了。这不是差距，是代沟。”
没人接话。大家都清楚，技术刚稳住，现在又要动物流，意味着新一轮高强度推进。
“我不是要一步到位。”林峰继续说，“但必须开始走。第一步先做基础数字化，所有入库出库全部扫码登记，车辆全程GpS追踪。第二步，在华东中心仓试点上自动化设备，比如AGV搬运车和自动分拣线。第三步，建一个自己的物流大数据平台，把订单、库存、天气、路况这些数据全接进去，让系统自己排路线、调资源。”
他说完，在白板上画了个简单的三段流程图，标出每个阶段的关键目标。
“为什么不全仓一起上？”有人问。
“成本扛不住。”林峰答得干脆，“而且试错了没法收场。先在一个仓跑通，验证效果，再复制。这样风险可控，节奏也稳。”
会议持续了一个半小时。散会前，林峰最后强调：“这次升级不是为了省几个人工，也不是单纯降成本。是要让我们的货比别人快一天到，错单少一半。未来的竞争，拼的就是谁先把东西送到客户手上。”
当天下午，研究小组提交了第一份汇总报告。林峰在办公室一页页翻完，重点看了几个案例的技术投入和回报周期。亚马逊Kiva机器人仓库上线三年后人力成本下降百分之四十；京东无人仓在大促期间处理效率提升近三倍；dhL的预测调度系统能把运输损耗降低百分之十五。
他合上文件，在笔记本上写下几个关键词：可拆解、可分期、可验证。
晚上八点，他又召集核心管理层开了个短会。这次没有放ppt，也没讲太多技术细节，只说了两件事：一是成立“智能物流升级项目组”，由总部直管；二是要求战略部三天内拿出可行性报告，包含预算范围、时间节点和关键里程碑。
“我知道大家手头都有事。”他说，“但现在不做，以后会更难做。市场不会等我们慢慢来。竞争对手也不会因为我们忙就停下。”
会后，有人私下嘀咕这项目是不是太急了。但没人公开反对。命令下达后，各模块负责人当晚就开始整理本部门的数据接口清单，准备对接方案。
第三天早上，可行性报告初稿送到了林峰桌上。他从头到尾看了一遍，重点看了试点投入估算那一栏——不到总年度物流预算的百分之八，属于可控范围。
他在文档末尾批注了一句：“按此框架推进，保留调整空间。”
中午十二点，他把项目组全体成员召集到会议室，宣布了最终规划方向：硬件端引入智能仓储设备，包括货架感应系统和无人叉车预留接口；软件端启动物流大数据平台建设，整合内外部多维数据源。
“这个平台不只是看数据。”他在会上说，“它要能预判问题。比如某地暴雨，系统得自动调整发货顺序；某个仓库爆仓，能立刻分流到周边节点。我们要的不是‘知道发生了什么’，而是‘提前知道会发生什么’。”
说完，他让技术组长把架构草图投到屏幕上。一张简化的系统连接图出现在大家面前，订单系统、仓储管理、运输调度、客户服务四个模块被一条主线串起，中间是一个标着“智能中枢”的核心节点。
“这就是我们要建的东西。”林峰指着中间那个框，“不求马上完美，但必须从今天开始搭架子。”
会议结束时已是下午三点。林峰回到办公室，把《智能化升级规划草案》存进加密文件夹，设定了三天后的专项评审会提醒。
他坐在位置上没动，手指仍在桌面轻敲。脑子里已经开始盘算下一步该协调哪些资源，研发团队什么时候能腾出人手支持数据平台开发。
窗外阳光斜照进来，落在桌角那份还没来得及收走的报告封面上。纸张边缘微微翘起，上面印着一行小字：未来供应链竞争力构建方案。
林峰伸手把它压平，顺手拿起茶杯喝了一口。水已经凉了。