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第361章 与军方交流无人机物流（第1页）

他看向徐晚晴和方启维：“方总，给你一周时间，把‘天鹰’项目的技术报告，特别是‘烛龙’和‘应龙’系统的独特优势、潜在军事应用价值（如战场快速物资投送、特种运输、长航时侦察平台改装潜力等），提炼成一份高度概括、直击痛点的《非密级技术概要》。

晚晴，你动用所有高层级人脉，但不要直接推销，而是以‘探讨未来智慧物流技术军民融合可能性’的名义，争取一次与相关单位技术决策层进行非正式、小范围交流的机会。地点，可以放在我们的航空枢纽，让他们亲眼看看我们的运营实力和技术储备。”

“是！”徐晚晴和方启维齐声应道，感到肩头沉甸甸的，却也热血沸腾。

“周总，”郑默又看向周强，“你的任务，是立刻着手准备‘天鹰’系统的民用商业化推广方案。一旦合作敲定，我们要有立刻将技术转化为市场优势的能力。同时，密切关注其他物流巨头的航空动向，特别是顺风和京西，他们也在加大航空投入。”

“明白！”

一场看似冒险，却可能一举奠定默远航空霸主地位的战略行动，悄然启动。

一周后，机会比预想中来得更快。

或许是“天鹰”项目的技术亮点确实切中了需求，或许是默远集团近年来展现出的强大技术整合与落地能力得到了认可，又或许是更高层面有推动军民融合的考量。

经过徐晚晴和方启维高效的运作，一份邀请函送到了郑默案头。

邀请方是“龙国国防科技工业局”下属的“无人系统装备发展中心”，交流主题正是“大型无人平台智能控制与物流应用前景研讨会”，地点就在默远航空枢纽的指挥中心大楼。

与会者除了军方和工信部的相关专家、领导，还有国内另外两家在无人机领域颇有建树的军工企业代表。显然，这是一次“非正式比武”。

收到邀请，郑默反而更平静了。他让方启维带领技术团队做最充分的准备，不仅要有PPT，还要在保密许可范围内，搭建一个小型的实物演示环境，包括“烛龙”系统的模拟驾驶舱和智能货舱的微缩模型。

他自己则只做一件事——深入了解军方未来后勤体系可能面临的挑战和核心诉求。他调阅了大量公开的军事后勤学术论文、智库报告，甚至让“老刀”的信息分析部整理了近二十年全球范围内军事物流的经典案例和变革趋势。

他要做的，不是去推销一个产品，而是去呈现一种解决未来问题的系统能力。

研讨会当天，航空枢纽迎来了特殊的客人。

三辆挂着特殊牌照的黑色轿车，在默刚安保车辆的专业引导下，悄无声息地驶入枢纽核心区。

车上下来七八位气质沉稳、目光锐利的中年人，虽都穿着便装，但那种久居体制、决策千里的气度是掩盖不住的。

为首的一位，被称为“李主任”，年约五十，头发花白，眼神却清澈有神，透着技术官员特有的敏锐。

郑默带着徐晚晴、方启维亲自在门口迎接，态度不卑不亢。他没有过多寒暄，直接引导众人进入指挥中心。

巨大的指挥大厅让见多识广的军方专家们也微微动容。占据整面墙的弧形主屏，实时显示着全国乃至东亚区域的航空流量、气象数据、默讯达所有航班（包括已起飞和在途）的精确位置、速度、高度、剩余油量，以及各枢纽机场的货物吞吐状态。

数十个分屏上，滚动着各种数据分析图表。工作人员安静而高效地忙碌着，一切都透着数字化、智能化的未来感。

“这是我们默讯达航空的智能运营指挥中枢。”

郑默的声音在大厅里清晰响起，“它整合了空管信息、气象数据、飞机状态、货物追踪、地面保障等超过127个数据源，通过我们自研的‘昆仑’AI调度系统，实现全局动态优化。

目前，我们自有全货机的航班准点率达到99.3%，平均装载率89.7%，均显着高于行业平均水平。”

李主任微微颔首，目光在那些跳动的数据上停留片刻，问道：

“听说你们在尝试更激进的技术路线？”

“李主任，各位领导，专家，请移步这边。”郑默做了个请的手势，将众人引向旁边一间经过特别布置的演示厅。

演示厅内，方启维团队早已严阵以待。

没有冗长的开场白，方启维直接切入主题，在大屏上展示了“天鹰”项目的核心框架。

他的讲解深入浅出，重点突出“烛龙”系统在复杂环境下的生存与决策能力，“应龙”系统极致的效率追求，以及智能货舱带来的全流程可追溯与高效周转。

当讲到“烛龙”系统如何通过多传感器融合和AI算法，在模拟的强电磁干扰、部分舵面失效等极端情况下，依然能自主稳定飞行并寻找备降场时，几位军方专家的眼神明显认真起来。

当看到智能货舱微缩模型演示自动识别、定位、装卸模拟军用标准箱，并实时反馈箱内“物资”状态（模拟了温敏物资）时，那位来自后勤部门的专家忍不住低声与同伴交流了几句。

技术讲解持续了一个半小时。

随后，是其他两家军工企业的介绍。他们的方案更偏向于传统的无人机设计放大版，或者是在有人机基础上增加一些辅助驾驶功能，在自主化和智能化程度上，明显与“天鹰”项目有代差。

演示环节结束，进入自由交流时间。

一位面容严肃的专家提问：“方总，你们的‘烛龙’系统，算法可靠性和安全性如何保证？如何防止被入侵或恶意操控？”

方启维从容应答：“我们采用了多重安全架构。核心算法基于自主可控的深度学习框架，训练数据经过严格清洗和脱敏。

系统有物理隔离的安全飞控模块，通讯链路采用多层加密和动态跳频技术。更重要的是，我们设计了‘人在回路’的监督干预机制和多重冗余的应急接管方案，最高决策权始终可以交还给可信节点。”

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