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苏瑶说：“我们的智能配送设备可以提高你们最后一公里的配送效率，降低人力成本。
我们可以根据你们的业务需求进行定制化生产。”
物流电商企业的高层表示感兴趣：“如果你们的设备真的能够达到预期的效果，这将对我们的物流业务有很大的帮助。
我们可以先进行小范围的试点合作。”
在开展新合作的同时，林强和苏瑶的公司又面临着技术融合和数据整合的挑战。
林强公司与旅游互联网平台合作时，需要将双方的技术系统进行对接。
他们发现，平台的数据格式和公司的智能交通系统的数据格式存在差异，需要进行数据转换和整合。
林强的技术团队与平台的技术人员坐在一起，面对着复杂的技术文档，讨论着对接方案。
“我们需要建立一个中间件，来实现数据的转换和传输。
这个中间件要能够兼容双方的技术架构，确保数据的安全和稳定传输。”
林强公司的技术专家说道。
苏瑶的公司在与物流电商企业合作时，也遇到了类似的问题。
他们要把智能配送设备的数据与企业的物流管理系统进行整合，以便实现实时的配送监控和调度。
苏瑶的研发人员对企业的物流管理系统进行了深入研究，“我们要根据他们系统的接口要求，调整我们设备的数据输出格式，同时要保证数据的准确性和及时性。”
在解决这些问题的过程中，行业的技术发展趋势也在不断推动着林强和苏瑶的公司向前探索。
随着人工智能技术的进一步发展，智能交通行业开始向智能化、自动化和无人化方向发展。
林强在公司内部的技术研讨会上强调：“我们要紧跟技术发展的前沿，加大在人工智能深度学习、边缘计算等方面的研发投入。
我们的智能交通系统要能够实现更加自主的决策和控制，例如，在景区内实现无人驾驶的旅游车辆调度。”
研发团队开始研究如何将深度学习算法应用到景区交通管理中。
他们收集了大量的景区交通场景数据，包括不同天气、不同游客流量下的车辆和行人行为数据，用于训练人工智能模型。
在公司的数据中心，一排排服务器闪烁着灯光，存储着海量的数据。
研发人员们在服务器之间忙碌着，调整数据采集和处理的参数。
苏瑶的公司也在朝着无人化配送的方向努力。
“我们要让智能配送设备不仅能够自主导航和避障，还要能够根据环境的变化做出更加智能的决策，比如在遇到道路施工或者突发情况时，能够自动重新规划路线。”
苏瑶对研发团队说。
研发团队开始探索如何在智能配送设备中融入更先进的人工智能算法，以实现更加智能的决策能力。
他们与高校的人工智能实验室展开合作，引入最新的研究成果。
在高校的实验室里，年轻的研究人员们充满激情地展示着他们的算法模型。
“这个算法基于强化学习，可以让配送设备根据不同的环境反馈来优化自己的行为策略。”
一位博士生向苏瑶公司的研发团队解释道。
苏瑶公司的研发人员们认真学习并吸收这些新的算法理念，回到公司后开始进行紧张的算法移植和优化工作。
他们在模拟城市环境中对智能配送设备进行反复测试，不断调整算法参数。
“这个算法在处理复杂路况时的表现比之前好了很多，但在应对一些极端情况，比如多个障碍物同时出现且相互遮挡视线时，还需要进一步改进。”
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