「人工智慧。」
「人工智慧可以解決這一次技術問題嗎？可我怎麼感覺不對呀？上次看大藍鯨搞得圖靈測試，雖然他們的人工智慧說話看起來挺智慧的，但這也僅僅只是說話，也沒有發現它有什麼厲害。
而且他們的人工智慧推出以後，也沒有其他什麼樣的應用業務。」
「這只是你看到的表面，大家看到大藍鯨的人工智慧，以為大藍鯨的人工智慧可能就只會聊聊天，也不能做其他什麼事，更沒有推出什麼樣的超級應用。但事實上，大藍鯨他們的人工智慧已經開始和一眾公司合作。」
「怎麼說？」
「比如有一家商業公司，他們現在發展碰到了瓶頸，他們不知道怎麼更進一步，這個時候他們就可以找大藍鯨的人工智慧。」
「人工智慧難道可以幫他出主意，告訴他怎麼發展嗎？」
「雖然不能明面上告訴他，但人工智慧可以幫助他們分析資料，透過這一些資料進行全面分析研究，從而制定出一條更適合公司發展的路線。」
「但好像和這一次的危機沒有什麼關係。」
「我也是門外漢，我也不太懂。」
一眾網友無比的關注。
而在鐵道中心。
陳寧卻是帶著一眾技術團隊，向官方彙報了兩條解決方案。
第一條解決方案。
這個方案要花費1至2天的時間。
大藍鯨技術人員需要對目前購票系統資料庫進行全面分析，然後再透過大藍鯨的人工智慧對購票系統資料進行多對多處理。
這其實是讓人工智慧快速處理一系列簡單而又海量的資料。
比如使用者註冊帳號，這個資料其實處理起來非常簡單，但因為進來的人數實在是太多了，一下子，整個系統處理不過來，也就形成了宕機。
而有了人工智慧，它便可以十分輕鬆的協調整個系統與伺服器的合作機制，快速完成使用者帳號註冊資訊處理。
當然對於其他也一樣。
不管其他購票查詢還是交易，它有再多的量，但其實這一些量有一大堆都差不多相同，比如廣省回到贛省，那麼他們購買的車次也就那麼一些，而這些購買的資訊也差不多一樣。
對於這一些資料。
之前的訂票系統以及伺服器只能一個一個處理，但是交給人工智慧的話。它直接就可以來個打包處理，不管你是一秒鐘來了幾千單還是上萬單，都能在短時間內快速響應。
另外一個辦法，所需要的時間則快速縮短，最多隻需要2個小時。
這一辦法。
其實也簡單。
那就是接入大藍鯨雲平臺。
其實這一些方案早在大藍鯨參與火車票訂購系統方案的時候，大藍鯨這一邊就已經做好了準備。
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