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第一百二十二章 三百间店

飞机降落前二十分钟,林知行透过舷窗看到了长沙的城市轮廓。

高楼密密麻麻,像电路板上焊死的元件。他想起四环外合租房窗外的那片工地——工人们正在拆脚手架,露出灰扑扑的水泥墙。那是他的"办公室",也是他的家。

"紧张吗?"方小满在旁边问。

林知行摇头。

"你手在抖。"方小满说。

林知行低头看了看自己的手。确实在抖。他把手塞进口袋。

"第一次见年营收过亿的老板,"方小满说,"紧张正常。"

"你不紧张?"

"我紧张。"方小满笑了,"但我紧张也得装不紧张。你是技术负责人,你紧张没关系,反正你演示的时候会忘了紧张。我是商务负责人,我紧张客户看得出来。"

林知行没接话。

飞机开始下降,耳膜发胀。他嚼了一颗口香糖,是方小满登机前塞给他的。

"张老板介绍的人,"方小满说,"应该靠谱。"

"应该。"林知行说。

"你别老说应该。"方小满说,"你应该说'肯定靠谱'。"

"我不会说肯定。"林知行说,"算法里没有肯定,只有概率。"

"你又来了。"方小满翻了个白眼,"跟投资人说话的时候你可别说这个。"

"刘总不是投资人。"林知行说,"他是客户。"

"客户也一样。"方小满说,"客户要的是效果,不是概率。"

林知行没反驳。

他从背包里掏出笔记本,翻到最后一页。上面是他昨天晚上写的演示要点:

1. 价值主张:决策日志,让AI的建议"看得见"
2. 差异化:不是替用户做决定,是让用户看懂AI在想什么之后自己做决定
3. 案例:长沙水果店王老板,损耗下降三成
4. 数据:62家注册用户,11家付费,日活23家
5. 短板:没有服务过三百间门店的经验

第五点被他用红笔圈了起来。

"你还在想那个?"方小满探头看了一眼。

"想。"林知行说,"刘总肯定会问。"

"问什么?"

"你们服务过多少家这个规模的客户。"

方小满沉默了两秒。

"那你怎么回答?"

"说实话。"林知行说,"第一家。"

"你疯了?"方小满差点从座位上弹起来,"你这么说,他怎么可能签?"

"我不说他也能查出来。"林知行说,"六十二家注册用户,十一家付费,全是小商户。他随便一查就知道。"

"那你也别说第一家。"方小满说,"你可以说'这是我们服务的最大的客户'。"

"这是文字游戏。"林知行说。

"文字游戏也是游戏。"方小满说,"你得玩。"

林知行盯着笔记本上的红圈,没说话。

飞机落地,滑行,停稳。

他合上笔记本,塞回背包。

"走吧。"他说。


刘总的公司在长沙郊区,一栋六层的办公楼,外墙贴着白瓷砖,阳光下亮得刺眼。

林知行和方小满在前台登记,前台小姑娘递了两张访客证,是绿色的。

"六楼,刘总办公室。"她说。

电梯很旧,按钮上的数字有些模糊。林知行按了6,电梯抖了一下,开始往上爬。

"你刚才在车上说什么来着?"方小满突然问。

"说什么?"

"你说刘总肯定会问我们服务过多少家这个规模的客户。"

"对。"

"你想好怎么回答了?"

"想好了。"林知行说,"第一家。"

方小满叹了口气。

电梯到了六楼,门开了。

走廊很长,两边是玻璃隔断的办公室。林知行数了数,至少有二十间。透过玻璃能看到里面的人在电脑前忙碌,有人在打电话,有人在开会。

"这层楼全是他们的?"方小满小声问。

"不知道。"林知行说。

他们走到走廊尽头,一扇实木门,门牌上写着"总经理办公室"。

方小满深吸一口气,敲了敲门。

"进来。"里面传来一个低沉的声音。

方小满推开门。

办公室很大,至少有四十平米。红木办公桌,皮质沙发,墙上挂着一幅山水画。窗边站着一个男人,背对着他们,正在打电话。

"……对,三号仓那批货先别动,等我回去再看……行,挂了。"

男人转过身来。

五十出头,头发花白,但身材结实。穿着一件深蓝色的Polo衫,袖子卷到手肘,露出结实的小臂。

"张总介绍的小林?"他问。

"对,刘总您好。"方小满抢先一步伸出手,"我是方小满,负责市场。这位是林知行,我们的技术负责人。"

刘总和方小满握了握手,又和林知行握了握手。他的手很有力,握得林知行手指有点发麻。

"坐吧。"刘总指了指沙发。

林知行和方小满坐下。刘总走到办公桌后面,也坐下了。

"张总跟我说了你们的情况,"刘总说,"AI库存管理,对吧?"

"对。"方小满说,"我们的产品叫credit-score-lite,是一个可解释的AI决策工具,可以帮助商户优化库存、定价、排班——"

"这些我都知道。"刘总打断他,"张总给我看过你们的资料。我想听的是,你们能解决我的什么问题。"

方小满愣了一下。

林知行接过话:"刘总,您的问题是什么?"

刘总看了他一眼。

"你不知道我的问题?"

"我知道一些。"林知行说,"张总提过,您有三百多家门店,年营收过亿,库存管理是最大的痛点,每年因为过期、滞销、缺货造成的损失超过八百万。但我想听您自己说。"

刘总靠在椅背上,手指敲了敲桌面。

"八百万是保守估计。"他说,"去年实际损失超过一千二。"

一千二百万。

林知行的手指攥紧了膝盖上的背包带。

"我试过三家SaaS供应商,"刘总继续说,"第一家是大厂的产品,功能很全,但适配不了我的业务逻辑。我的三百多家门店,每家的情况都不一样——位置、客群、库存周转率、甚至店长的性格都不一样。标准化产品解决不了这个问题。"

"第二家呢?"方小满问。

"第二家是创业公司,比你们大一点,有二十多个人。"刘总说,"他们给我做定制化方案,做了三个月,做出来的东西能用,但不好用。界面丑,操作复杂,店长们不愿意用。"

"第三家?"

"第三家是AI公司,技术很强,但他们的方案太'黑箱'了。"刘总说,"我问他们为什么推荐这个库存量,他们说'模型算出来的'。我说模型怎么算的,他们说'这是技术细节,您不需要了解'。我不了解,我怎么信?"

林知行的眼睛亮了。

"刘总,"他说,"我们的产品不一样。"

"哪里不一样?"

"我们的AI不替您做决定。"林知行说,"它给您建议,并且告诉您为什么这么建议。每一条建议,都有决策日志——您能看到AI基于什么数据、什么逻辑、什么置信度,给出了这条建议。"

他打开笔记本电脑,打开产品的演示页面。

"比如这个。"他指着屏幕,"这是一家水果店的库存预测。AI建议今天进五十箱苹果。为什么?因为过去七天,这家店的苹果销量平均每天四十二箱,气温在上升,苹果的周转率在提高,而且明天是周末,客流会增加三十个百分点。"

刘总凑过来看了看屏幕。

"这些数据是哪来的?"他问。

"POS系统的历史销售数据、天气API、本地商圈的客流数据。"林知行说,"这些数据都是公开的,或者商户自己提供的。我们不做'黑箱',每一步都透明。"

刘总盯着屏幕看了很久。

"这个决策日志,"他说,"能定制吗?"

"能。"林知行说,"您可以选择展示哪些数据,用什么格式展示,甚至可以用您自己的业务语言来描述。比如,您可以说'这个建议基于过去七天的销售趋势',也可以说'根据上周的数据,苹果卖得不错,建议多进点'。"

刘总的眼睛亮了。

"你这个东西,"他说,"确实有意思。"

林知行的心跳加速了一拍。

"但——"刘总话锋一转,"你们服务过多少家这个规模的客户?"

林知行的手指停在了键盘上。

他早就知道这个问题会来。

"第一家。"他说。

办公室里安静了两秒。

方小满的脸色变了。

刘总靠在椅背上,手指又开始敲桌面。

"第一家?"他问。

"对。"林知行说,"我们的注册用户有六十二家,付费用户十一家,全是小商户。最大的一家是连锁教育机构,三十七家分校。三百多家门店的客户,您是第一个。"

刘总盯着他看了很久。

"你为什么告诉我这个?"他问。

"因为您查也能查出来。"林知行说,"六十二家用户,十一家付费,这些数据都是公开的。我骗您没有意义。"

刘总没说话。

方小满在旁边使劲给林知行使眼色,但林知行没看他。

"刘总,"林知行继续说,"我知道您在担心什么。您担心我们没有服务过大客户,担心我们的系统撑不住三百多家门店的数据量,担心我们团队太小,出了问题没人管。这些担心都是合理的。"

刘总的手指停了。

"但我想告诉您一件事,"林知行说,"我们没有服务过大客户,但我们服务过真实的用户。长沙有一家水果店,老板叫王老板,用了我们的系统三个月,损耗下降了三成。三成是什么概念?一个月少亏两千块。"

他打开另一个页面,调出王老板的案例数据。

"这是王老板的决策日志,"他说,"您看,AI建议他进十箱苹果,但他说'下周下雨,苹果放不住'。他点了一下'不对',写了一句为什么不对。系统把这条反馈纳入了下一轮训练。第二天,AI的建议变了——进七箱,因为下雨天苹果的周转率会下降。"

刘总盯着屏幕,没说话。

"我们的系统不是完美的,"林知行说,"但它能学习。它能从用户的反馈里学习,能从真实的数据里学习。您试过三家SaaS供应商,都不满意,不是因为他们的技术不行,是因为他们的系统不会学习。标准化产品适配不了您的复杂业务逻辑,因为您的业务逻辑是独一无二的。我们的系统不一样——它能适应您的逻辑,因为它在向您学习。"

办公室里又安静了。

刘总靠在椅背上,闭上了眼睛。

林知行和方小满对视了一眼。方小满的表情很复杂,像是在说"你说得太多了",又像是在说"你说得对"。

刘总睁开眼睛。

"小林,"他说,"你的东西确实有意思。"

林知行的心跳又加速了一拍。

"但我不能把三百间店交给一个没验证过的系统。"刘总说,"你先帮我做五家门店的试点,三个月看效果。效果好,年费十五万。效果不好,一分钱没有。"

五家。

林知行的脑子里飞速转了起来。

五家门店的数据量,对于训练一个能适配三百多家门店复杂业务逻辑的模型来说,远远不够。模型需要足够的数据才能学会不同门店的差异——位置、客群、库存周转率、甚至店长的性格。五家门店的数据,只能训练出一个"能用"的模型,但训练不出一个"好用"的模型。

"刘总,"他说,"五家太少。"

方小满的脸色又变了。

"我需要至少二十家——"林知行继续说,"数据量不够的话,模型训练不出来。五家门店的数据,只能让模型'记住'这五家的情况,但学不会'通用'的逻辑。二十家是最低要求。"

刘总笑了。

"你还挺有主见。"他说。

林知行没接话。

刘总靠在椅背上,手指又开始敲桌面。

"十家。"他说,"这是我的底线。"

林知行想了几秒。

"好。"他说,"十家。但我有一个条件。"

"什么条件?"

"三个月后,如果效果好,我要把试点扩展到五十家。"林知行说,"数据量不够的话,模型优化会卡住。五十家是下一个门槛。"

刘总盯着他看了很久。

"你这个年轻人,"他说,"胆子不小。"

"不是胆子大。"林知行说,"是算法需要。"

刘总笑了。

"行。"他说,"三个月后看效果。效果好,五十家。效果不好,一分钱没有。"

他站起来,伸出手。

林知行也站起来,握住他的手。

这一次,他的手没有抖。


出了办公楼,方小满长出一口气。

"你疯了。"他说。

"什么?"

"五家试点你不要,非要二十家。"方小满说,"万一他不答应呢?"

"他答应了。"林知行说,"十家。"

"那也是你冒险。"方小满说,"你知不知道,如果你刚才说'五家就五家',我们现在就已经签了?"

"我知道。"林知行说,"但五家不够。"

"不够又怎样?"方小满说,"先签了再说。三个月后数据不够,我们再想办法。"

"不行。"林知行说,"如果三个月后数据不够,模型优化卡住,刘总看不到效果,我们就彻底失去这个客户了。十家是最低要求,二十家是理想状态。我争取到了十家,已经是底线了。"

方小满盯着他看了很久。

"你变了。"他说。

"什么变了?"

"以前你不会跟客户讨价还价。"方小满说,"以前客户说什么你都说好。现在你会说'不行'了。"

林知行没接话。

他走到路边,拦了一辆出租车。

"机场。"他对司机说。

两人上了车。

方小满靠在座椅上,闭上了眼睛。

林知行掏出手机,打开备忘录,写下一行字:

十家试点,三个月,效果好扩展到五十家。

然后他又写了一行:

下一步:扩服务器、优化架构、招后端工程师。

他盯着这两行字,心跳还在加速。

十家门店的数据接入量,远超现有系统的承载能力。他需要扩服务器,需要优化架构,可能还要招一个后端工程师。这些都是成本。

他打开计算器,算了一笔账:

服务器扩容:每月多支出2000元。 招一个后端工程师:月薪至少8000元。 差旅费、数据清洗、模型训练:每月至少2000元。

总计:每月多支出12000元。

账上余额:47万。

按这个速度,能撑多久?

他没算下去。

出租车在高速公路上飞驰,窗外的景色从城市变成郊区,从郊区变成农田。

方小满睁开眼睛。

"你在想什么?"他问。

"在想钱。"林知行说。

"钱怎么了?"

"十家试点不收费,"林知行说,"但服务器和人力成本每月至少多支出一万二。账上余额四十七万,按这个速度只能撑三个月。"

方小满愣了一下。

"我们是不是接了一个亏本的活?"他问。

林知行没回答。

他盯着窗外飞驰而过的农田,脑子里在跑一个算法:

输入:十家门店的数据,三个月的时间,四十七万的余额。 输出:一个能适配三百多家门店的模型,一个年费十五万的合同,一个标杆客户。

如果输出成功,他们就活了。 如果输出失败,他们就死了。

这是一个没有中间状态的算法。

"这不是亏本。"他终于开口,"是投资。"

"投资?"方小满说,"用投资人的钱做免费试点?"

"对。"林知行说,"十家门店的数据如果跑通了,后面三百家就是滚雪球。"

"万一跑不通呢?"

林知行没回答。

出租车继续往前开,窗外的农田变成了一片工厂,工厂的烟囱冒着白烟。

方小满叹了口气。

"行吧。"他说,"投资就投资。反正钱是陆可盈的。"

林知行没接话。

他打开手机,看了看时间。下午三点。离飞机起飞还有两个小时。

他给陆可盈发了一条消息:

长沙客户基本谈妥,十家试点,三个月看效果。效果好扩展到五十家,年费十五万。

发完之后,他盯着屏幕,等回复。

一分钟。两分钟。三分钟。

陆可盈没有回复。

林知行把手机放回口袋,靠在座椅上,闭上了眼睛。

飞机起飞前,他给父亲发了一条消息:

爸,出差谈了个客户,三百多家门店。

父亲过了十分钟才回了一个字:

嗯。

林知行盯着这个字,忽然想起父亲寄来的那张K572时刻表。

07:15出发,次日05:38到达。

不管走多远,别忘了从哪出发。

他关掉手机,靠在座椅上,闭上了眼睛。

飞机起飞的时候,他的心跳终于慢了下来。

(本章完)