第493章短期成果
第493章短期成果(第4/5页)
用。数据摆在那里，他们自己就能看到合作的价值，不用我们反复去证明。“
陆然点了点头没接话。
他回到办公室坐下来，把今天会上听到的那些数据在脑子里重新过了一遍。
京东的供应链效率、饿了么的配送成本、快抖的用户时长，三个完全不同行业的应用场景，都跑出了可量化的正向结果。
这意味着ai技术的通用性和适配性比他自己预想的还要高。
至于那些主动找上门的潜在合作方——垂直电商、跨境业务、社区团购、家政服务、在线教育，每一个方向都对应着一个独立的应用场景。
如果这些公司都能通过合作接入ai能力，那tutu的盟友网络就不再局限于“购物外卖短视频”这三个场景了，它会延伸到更多细分领域里去。
他靠在椅背上想了片刻，然后翻开笔记本，在当天那页的末尾写了一行字：“ai引擎的商业化验证阶段已完成。进入规模化扩展阶段。“
写完之后他合上本子站起来，走到窗前站了一会儿。
楼下的街道上行人穿着春装来来往往，路边的泡桐树开满了淡紫色的花，花瓣被风吹落下来铺了一地。
他看着那些花看了一会儿，觉得今天这半天过得比预期的要充实得多。
三家公司各自带着亮眼的数据回去之后，这些成果也在各自的行业里慢慢发酵。
接下来的两三周，通过京东、饿了么、快抖的中转来联系tutu的合作方名单持续变长，涵盖的行业从电商配送延伸到内容分发和在线教育，又延伸到了几个更垂直的领域。
去哪旅行是最早来正式对接的一批，他们通过快抖那边的渠道联系上陈默之后，很快就拉了一个技术团队跟tutu这边开了两轮线上会议。
去哪的人说话很直接，说他们最大的痛点是用户停留时间短，用户搜完机票酒店就走了，用完即走，没有任何剩余价值。
如果ai推荐能让用户在订完行程之后多看一眼周边游的内容，多刷两条目的地攻略，这个增量就是实打实的。
陈默跟对方聊完之后给了陆然一个反馈——去哪的合作意愿很强，而且他们的业务场景跟快抖的推荐场景有很多可以复用的逻辑，如果框架协议能敲定，技术对接的速度会比前几家更快。
顺风车那边也通过一个中间人递来了更明确的信号。
顺风车内部的智能调度团队对饿了么的配送数据很感兴趣，因为他们自己也在做类似的优化——如何让每一辆车在最短时间内接到最近的乘客，如何预测不同区域的叫车需求，如何减少空驶时间。
这些问题跟外卖配送的本质逻辑高度相似，只是应用场景从送餐变成了送人。
顺风车那边的态度比之前积极了不少
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