第29章 科技的邊界 (第2/3頁)
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加入了我們的團隊。他是一位經驗豐富的系統架構師，名叫陳浩天。陳浩天的到來給我們帶來了新的思路和啟發。
“你們的演算法在設計上非常出色，但在大規模應用場景下，必須引入更為智慧的排程機制。”陳浩天在一次會議中說道，“我建議你們考慮結合人工智慧和機器學習，讓系統能夠自主學習和最佳化應對突發事件的策略。”
“人工智慧和機器學習？”我思索著他的建議，“我們之前的系統是基於固定規則和資料分析的，加入AI後，系統可以自動適應不同的交通狀況，的確是一個突破性的想法。”
“是的，傳統的演算法有一定的侷限性，但如果系統能夠自主學習，那麼它將不再依賴於預設規則，而是能夠根據歷史資料和實時情況進行判斷和決策。”陳浩天解釋道。
經過幾次討論後，團隊決定採用陳浩天的建議，引入人工智慧技術來提升系統的靈活性和自適應能力。我們開始研究如何結合機器學習演算法，讓系統在不斷接收交通資料的過程中，逐步最佳化自己的排程策略。
這次的研發過程與之前截然不同。相比於以前的演算法最佳化，現在我們需要訓練大量的模型，利用海量的交通資料進行學習和調整。儘管這是一項極具挑戰的工作，但每個人都充滿了鬥志。我們知道，這次突破將不僅僅是解決系統的瓶頸問題，而是為整個專案注入新的活力。
幾個月後，我們終於完成了AI系統的初步開發，並且進行了多次模擬測試。測試結果令人振奮，系統不僅能夠實時應對大規模交通流量，還能在突發狀況下迅速做出智慧決策，有效避免了交通堵塞和資源浪費。
“成功了！”王強激動地喊道，“我們的系統終於可以穩定執行了！”
林雪也露出了難得的笑容：“這次引入AI，真的是一次質的飛躍。”
我看著螢幕上顯示的測試結果，心中充滿了成就感。這不僅是技術上的一次巨大進步，更是團隊合作與智慧碰撞的結晶。
隨後，我們向公司高層展示了新的系統成果。公司的技術團隊對我們的改進大加讚賞，尤其是AI演算法的引入，得到了他們的高度認可。幾位高層甚至當場決定，將我們的系統應用到他們正在推進的幾個智慧城市專案中。
這意味著，我們的技術不再是停留在實驗室或模擬環境中的理論成果，而是即將真正投入到現實世界中，成為提升城市交通管理的一部分。
從比賽的成功到企業合作，再到這次AI的突破，每一步都讓我更
