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2000年初春，硅谷的风裹挟着桉树的清香掠过帕罗奥图的街道。李阳站在某科技巨头的玻璃穹顶下，看着投影墙上实时跳动的全球数据洪流，那些闪烁的光点如同数字时代的星辰。身旁的翻译低声提醒："李总，下一场会谈还有二十分钟。"他却依然盯着屏幕上的AI预测模型——这个系统竟能提前三个月预判供应链风险，精准度远超传统分析。
回到上海的第一周，李阳就召开了全员动员大会。集团总部的巨型屏幕上，播放着硅谷之行的纪录片：自动化仓储机器人精准抓取货物，智能算法实时优化生产排期。"这不是科幻电影，"他的声音在空旷的会场回荡，"这是我们必须抵达的未来。"台下，老技术主管老周双臂抱胸，嘴角挂着不以为然的冷笑。
反对声最先从IT部门爆发。老周拍着布满划痕的服务器机柜："这套系统陪我们走过了十个春秋，从未出过差错！"他调出运维日志，泛黄的纸页上记满手工排查故障的记录，"现在要换成云服务？数据安全谁来保证？"其他老员工纷纷附和，会议室里响起此起彼伏的议论："年轻人就会瞎折腾我们当年修设备可没用过这些花架子"。
面对质疑，李阳没有强推方案。他亲自组建了"转型观察团"，带着老周等骨干走访海尔的互联工厂、阿里的智能物流中心。在青岛的智能车间里，老周看着机械臂自动完成复杂组装，成品率高达99.99%，喉咙不由得发紧。当讲解员展示AI质检系统如何在0.1秒内识别微米级缺陷时，他下意识摸了摸自己随身携带的放大镜——那个曾被他视作"火眼金睛"的工具。
转折点发生在一次意外的宕机事故。梅雨季节的暴雨导致服务器机房漏水，老系统瘫痪整整12小时，直接损失超过千万。抢修现场，李阳看着浑身湿透仍在奋力抢救数据的老周，轻声说："如果是云系统，数据此刻已经在三个备份中心同步运行了。"这句话如同一记重锤，敲开了老技术骨干们的心防。
为了化解抵触情绪，李晓然提出"数字化师徒制"。年轻程序员带着老员工体验低代码开发平台，教他们用拖拉拽的方式搭建应用；老技工则分享设备维护的宝贵经验，帮助算法工程师优化预测模型。当老周第一次用新系统成功定位设备故障时，他盯着屏幕上闪烁的红色预警，喃喃自语："原来这些代码真的能说话。"
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