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第163章 创新突围与行业深度变革（第2页）

林强的眼睛亮了起来：“这是个很有前景的方向。但是我们要深入研究如何将区块链技术与我们现有的智能交通系统进行融合，还要考虑到相关的政策法规和成本问题。”

研发团队开始了紧张的技术研究工作。他们与区块链技术专家合作，进行技术架构的设计和开发。

在开发过程中，一位年轻的研发人员遇到了难题。他看着电脑屏幕上复杂的代码，挠了挠头说：“这个区块链节点的部署和智能交通系统的数据接口对接起来很困难，我试了好几种方法都不行。”

旁边的资深研发人员过来帮忙，他仔细查看了代码，耐心地说：“你看，这里的参数设置有问题。我们要根据智能交通系统的数据特点来调整区块链节点的配置参数。”

苏瑶的公司则关注到了5G技术对智能配送设备的影响。

5G技术的低延迟和高带宽特性，可以让智能配送设备实现更加高效的通信和更精准的定位。

苏瑶的研发团队在实验室里对智能配送设备进行5G模块的测试。

研发人员小李拿着测试设备，对苏瑶说：“苏总，我们发现加上5G模块后，设备的定位精度提高了很多，而且数据传输速度非常快。但是目前5G网络的覆盖还不够全面，这可能会影响设备的实际使用效果。”

苏瑶思考片刻后说：“我们可以和通信运营商合作，共同推动5G网络在物流配送区域的覆盖。同时，我们也要在设备中设计一个网络自适应功能，当5G网络不可用时，能够自动切换到其他可用网络。”

随着新技术研发方向的确立，林强和苏瑶的公司都在为技术融合与市场应用做着积极的准备，但也面临着诸多的阻碍与挑战。

林强公司在探索区块链技术与智能交通系统融合的过程中，发现除了技术对接的难题，还有员工对新技术的理解与掌握程度不一的问题。为了确保项目的顺利推进，林强决定组织内部的技术培训课程。

培训教室被安排在公司的一个大型会议室里，桌椅摆放得整整齐齐，投影仪上投射出区块链技术的复杂架构图。参加培训的员工们来自不同的部门，他们有的眼神中充满好奇与期待，有的则带着一丝迷茫和担忧。

林强亲自到场为培训开场，他站在讲台上，声音沉稳有力：“大家都知道，区块链技术对于我们公司在智能交通数据管理方面有着巨大的潜力。但要真正将它融入我们的系统，需要每一位相关人员都能深入理解它的原理和应用。这不仅是对我们技术团队的要求，也是对涉及到数据管理、运营等各个环节同事们的要求。”

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负责培训的技术专家开始详细讲解区块链的概念、工作原理以及在智能交通数据管理中的应用场景。他在黑板上画着一个个节点和链的示意图，同时结合实际的景区智能交通数据情况进行分析。

然而，对于一些非技术部门的员工来说，理解起来还是有些困难。客服部门的小周皱着眉头，小声对旁边的同事说：“这也太复杂了，我感觉我只听懂了一点点。”

林强注意到了这种情况，他鼓励大家：“大家不要担心，有不懂的地方随时提问。这是一个全新的领域，我们都在学习的过程中。”

经过多轮的培训和实际案例的分析，员工们逐渐对区块链技术有了更深入的理解。但在实际的融合开发过程中，又遇到了数据迁移的问题。

原来的智能交通系统积累了大量的历史数据，如何将这些数据安全、准确地迁移到基于区块链的新系统中，成为了研发团队面临的又一挑战。

研发团队再次坐在一起，讨论解决方案。

“我们不能简单地将数据直接导入，因为区块链的数据结构和我们原来的数据库结构有很大的差异。”一位研发人员说道。

“我们可以设计一个数据转换中间件，在迁移过程中对数据进行格式转换和清洗，确保数据的准确性和完整性。”另一位研发人员提出了自己的想法。

在反复的测试和优化后，数据迁移工作终于顺利完成。

苏瑶公司在与通信运营商合作推动5G网络覆盖物流配送区域的过程中，也遇到了不少困难。

首先是成本分摊的问题。通信运营商希望苏瑶的公司能够承担一部分5G基站建设的费用，但苏瑶公司的财务部门担心这会给公司带来较大的财务压力。

苏瑶与财务部门和市场部门的人员一同商讨对策。

财务部门负责人拿着一份预算报告说：“如果按照运营商的要求承担部分费用，我们的现金流可能会受到影响，而且这部分成本最终可能会转嫁到产品价格上，影响我们的市场竞争力。”

市场部门负责人则分析道：“但是，如果我们不参与，5G网络覆盖不足将会限制我们智能配送设备的性能优势，在市场上也会落后于竞争对手。”

苏瑶深思熟虑后说：“我们可以与运营商重新谈判，寻求其他的合作模式。比如，我们可以通过提供物流配送数据来换取一定的费用减免，这些数据对于运营商优化网络布局和业务推广可能有一定的价值。”

经过艰苦的谈判，双方达成了新的合作协议。苏瑶的公司以数据共享的方式，减少了在5G基站建设费用上的承担比例，同时运营商也承诺加快在物流配送区域的5G网络建设。

在设备的网络自适应功能开发方面，研发团队也遇到了技术难题。

研发人员发现，要实现设备在不同网络之间的无缝切换，需要解决网络协议兼容性、信号强度判断以及切换过程中的数据传输稳定性等多个问题。

在实验室里，研发人员对智能配送设备进行了各种网络环境下的测试。

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