牛大理的话说出来之后，徐为正立马看了一眼旁边的宋安，他深知在这关键的决策时刻，自己的观点只是抛砖引玉，而宋安的立场将一锤定音。
    毕竟，宋安对于每团整体战略布局的深刻洞察和长远眼光，始终引领着公司在复杂多变的商业浪潮中前行。如果宋安对这一项目有所疑虑，那所有的筹备与憧憬都将化为泡影。
    此刻的宋安沉默不语，会议室里的气氛仿佛凝固了一般。徐为正明白，宋安正在审慎思考，而他需要及时打破僵局，为讨论注入新的活力。
    “牛总，您说的困难确实存在，但正因为如此，我们才更要勇于挑战。”
    徐为正目光坚定地说道，“地图辅助配送现在市面上的外卖公司基本都有，它已经不能成为我们的竞争优势了。今天我们聚在这里，就是要打造出一个独一无二的优势，让每团在外卖市场中脱颖而出。”
    牛大理轻轻点头，陷入沉思。他深知这个项目的重要性，但作为研发负责人，他必须全面考量各种因素。“徐总，我明白您的意思。但技术研发不是一蹴而就的，我们需要明确的路线图和足够的资源支持。目前的大数据分析、人工智能算法和云计算技术虽然都有一定的基础，但要整合到一个全新的智能配送系统中，还需要解决很多兼容性和稳定性的问题。
    更何况，如今市面上的ai还处于研发阶段，不够成熟，这无疑给我们的项目增添了更多的不确定性和风险。”
    宋安静静地听着两人的讨论，此时他心中已有了全盘的打算。他清了清嗓子，沉稳而自信地说道：“牛总、徐总，你们的担忧都有道理。
    但我们不能因为困难就退缩。不错，当下的ai技术确实尚未成熟，可这恰恰是我们的机遇所在。正因为它不成熟，才需要我们去钻研、去突破，去开拓出一条前所未有的道路。
    如果我们总是等到技术完全成熟才行动，那我们将永远只能跟在别人后面，无法成为行业的引领者。”
    宋安站起身来，踱步到会议室的白板前，拿起马克笔开始边画边激情澎湃地阐述：“我们可以将ai中的深度学习技术应用到订单需求预测中。
    通过对海量历史订单数据的深度学习，让系统能够更加精准地预测不同时间段、不同区域的订单需求峰值与分布情况。
    就像一个智能大脑，它能够不断地自我学习、自我优化，而不是仅仅依靠现有的数据模型进行简单分析。”
    “在配送路径规划方面，我们可以引入强化学习算法。让系统在不断的实践中学习如何根据实时路况、天气状况、道路限行等因素，选择最优的配送路线。
    通过与环境的不断交互和反馈，使配送路径规划的决策越来越精准。”
    “另外，人机协同功能也可以借助自然语言处理技术得到进一步提升。配送员与系统之间的语音交互将更加流畅、智能。
    配送员可以用更自然的语言与系统沟通，系统也能够更准确地理解配送员的需求和反馈，从而提供更加个性化的配送指导。”
    牛大理专注地听着宋安的阐述，眼中逐渐闪烁起兴奋的光芒。“宋总，您这个思路非常清晰。如果能够将这些ai技术成功应用到智能配送系统中，确实能够打造出一个具有强大竞争力的产品。
    但这对我们研发团队的技术能力要求也很高，我们需要引进一些ai领域的专业人才，同时加强现有团队的技术培训。”
    徐为正也表示赞同：“牛总说得对。人才是关键。我会立刻安排人力资源部门启动相关人才招聘计划。同时，我们也可以与一些高校和科研机构合作，借助外部的科研力量为我们的项目提供支持。”
    宋安满意地点点头：“好，就这么定了。牛总，你带领研发团队尽快制定出详细的研发计划和时间表。我们要分阶段推进这个项目，确保每一个环节都扎实可靠。徐总，你负责统筹协调各部门之间的合作，包括与高校、科研机构的合作洽谈，以及人才招聘和资源调配等工作。”
    宋安停顿了一下，目光坚定地扫视着在场的每一个人，接着说道：“我深知这个项目充满挑战，但我对大家充满信心。
    为了激励大家全力以赴，我在此承诺，一旦这个每团超级电脑智能配送系统研发成功并取得显着成效，公司将给予研发团队丰厚的奖励。
    包括但不限于高额的项目奖金、股票期权激励，以及个人职业发展的优先晋升通道。
    对于在项目中表现卓越的个人，我们将设立专门的荣誉奖项，并给予额外的物质奖励。这不仅是对大家辛勤付出的认可，更是对每团创新精神的有力彰显。”
    听到宋安的这番承诺，牛大理等人心中涌起一股澎湃的动力。
    他们深知，这不仅仅是一个项目，更是一次改变每团命运、塑造行业格局的伟大征程。在宋安的引领下，他们将无畏前行，用智慧和汗水书写每团外卖的辉煌篇章。
    接下来的日子里，每团的研发团队在牛大理的带领下，迅速投入到紧张而有序的工作中。他们首先对现有的技术资源和数据基础进行了全面的梳理和评估，明确了各个模块的研发重点和难点。
    同时，徐为正积极与各大高校和科研机构展开合作洽谈，吸引了一批ai领域的顶尖专家和优秀人才加入项目团队。
    在订单需求预测模块的研发过程中，团队成员们深入研究深度学习算法，不断优化数据处理流程和模型架构。
    他们收集了每团多年来积累的海量历史订单数据，涵盖了不同地区、不同时间段、不同用户群体的订单信息，以及与之相关的天气、节假日、促销活动等多维度数据。
    通过对这些数据的深度挖掘和分析，他们构建了一套复杂而高效的深度学习模型。
    当然，这是一个比较漫长的过程，能不能有收获也不一定。