在“未来之城”核心实验室内，智核团队日夜奋战。倪绍豪带领的技术团队面临着多个重大技术难题：
如何在复杂的场景中实现ai的高效决策？
如何优化算力，让ai系统能够承载更大的数据负载？
如何将ai与行远集团现有的商业板块无缝结合？
“这些问题不是简单的技术堆叠，而是对我们整个体系的考验。”倪绍豪在团队会议上说道。他提出了一项名为“分布式智能集群”的核心技术方案，通过分布式架构提升系统运算能力，同时利用数据分层技术优化效率。
然而，这些理论并非一蹴而就。团队经历了数百次失败，许多核心成员甚至连续通宵工作。“未来之城”大楼的灯光几乎整夜不熄，成为行远集团内外瞩目的标志。
“记得我们第一次运行测试时，系统崩溃了十几次，但团队没有一个人退缩。”倪绍豪回忆道，“子轩每天都会来实验室鼓励我们，他相信我们能做到。”
在技术团队攻克难题的同时，张玉莹也在为智核ai寻找落地应用的最佳场景。行远集团广泛的业务布局为ai提供了多样化的试验田——智能制造、物流调度、金融风控、零售智能化等领域都成为智核ai的实验场。
“智核ai不是一个单独的产品，而是一个可以赋能全集团的生态系统。”张玉莹在一次战略会上提出，“我们要让它成为整个集团的‘智能中枢’，为每一个板块提供支持。”
经过多次小规模测试，智核ai在智慧物流领域率先展现了惊人的潜力。在北美总部的一项试验中，智核ai通过对物流数据的智能分析，将配送效率提升了30，并显着降低了运营成本。这一成果引发了行业内的广泛关注，也坚定了团队继续研发的信心。
市然而，行远集团在ai领域的布局并未逃过竞争对手的视线。谷弟、亚马购和微硬这些全球科技巨头同样在人工智能领域深耕多年，智核ai的初步成功无疑触动了他们的敏感神经。
谷弟迅速推出了一款名为“alpha智策”的ai系统，主打精准数据分析，试图抢占市场先机；亚马购则强化其