赵晓光深知技术团队对于项目成败的关键作用，他决定亲自出马，为研发中心寻找顶尖的技术人才。
正如他对马芸承诺的一样，他物色到了清北大学科技学院的傅院士。
对方在人工智能领域造诣深厚，是业内公认的权威。
只不过有一点不同的是，对方根本没有答应他，他只是当作自己的筹码而已。
于是，赵晓光带着满满的诚意，亲自来到了清北大学科技学院。
赵晓光通过各种人脉关系，终于联系上了傅院士，并预约了见面时间。
见面当天，赵晓光早早地来到了傅院士的办公室。办公室里摆满了各种书籍和科研资料，彰显着主人在领域的权威。
傅院士热情地接待了赵晓光，两人寒暄几句后，便进入了正题。
赵晓光首先表达了对傅院士学术成就的钦佩之情，然后详细介绍了他们两家公司目前面临的困境以及研发智能配送系统的决心。
傅院士饶有兴趣地听着，不时点头。赵晓光接着说道：“傅院士，如今人工智能在各个领域都发挥着巨大作用，特别是在物流配送方面。
您作为这方面的权威，能否和我分享一下人工智能在配送领域的发展现状以及未来趋势呢？”
傅院士扶了扶眼镜，神色认真地说道：“人工智能在配送领域的应用前景极为广阔。
目前，其发展已经取得了显着成果，比如通过大数据分析优化配送路线，利用智能算法预测订单需求等。
但同时，这个领域也还存在诸多待挖掘的潜力。未来，人工智能有望实现更加精准的配送预测、更高效的资源调配，甚至可能与物联网、区块链等技术深度融合，打造出更加智能化、透明化的配送体系。”
赵晓光听得入神，连连点头。待傅院士说完，他又问道：“那对于每团外卖的超脑智能配送系统，您有什么看法呢？”
傅院士微微颔首，肯定地说：“每团外卖的超脑智能配送系统确实做得相当出色。
他们充分利用了大数据、人工智能等技术，实现了配送路线的智能规划和实时调整，有效提高了配送效率。
而且，从目前的报道来看，他们在骑手培训与系统结合方面也做得不错，让骑手能够更好地发挥系统的优势。
不过，任何系统都有可提升的空间，这也是科技发展的动力所在。”
赵晓光眼睛一亮，赶忙问道：“傅院士，如果我们想研制出类似甚至更好的系统，大概需要多久呢？”
傅院士沉思片刻，缓缓说道：“这很难给出一个确切的时间。研发一个先进的智能配送系统，受到多种因素的制约。
首先，技术层面上，虽然现有的人工智能和大数据技术为我们提供了基础，但要实现超越，可能需要在算法优化、数据挖掘等方面取得新的突破。这需要大量的科研工作和实验验证，不是一蹴而就的。
其次，数据的积累和质量也至关重要。每团外卖经过长时间的运营，积累了海量的数据，这些数据对于优化系统起着关键作用。我们要想追赶甚至超越，就需要想办法获取足够丰富和准确的数据。
再者，团队的协作和执行力也不容忽视。一个庞大的研发项目，涉及到多个专业领域的人才，如何让大家高效协作，确保项目按计划推进，也是一个挑战。
综合来看，如果一切顺利，在有充足的资金、人力和资源支持的情况下，大概需要一到两年的时间，才有可能研发出一个具备竞争力的智能配送系统。但这期间还可能会遇到各种意想不到的问题，导致时间延长。”
赵晓光心中一沉，但很快又坚定起来，说道：“傅院士，我们已经做好了长期攻坚的准备。资金和资源方面，我们会全力保障。希望您能加入我们的研发团队，给予我们专业的指导和支持。”
傅院士微微一笑，说道：“我很欣赏你们的决心和勇气。说实话，这个项目很有挑战性，也符合我对人工智能应用研究的方向。
我可以考虑加入你们的研发团队，不过，这需要我们进一步商讨合作细节，包括研究方向的确定、团队的组建以及成果的归属等问题。”
赵晓光大喜过望，连忙说道：“傅院士，您放心。我们一定会以最诚挚的态度和最合理的方案，与您达成合作。只要有您的加入，我们就更有信心研制出优秀的智能配送系统了。”
接下来，赵晓光与傅院士就合作细节展开了深入讨论。傅院士凭借其专业的眼光，为研发项目提出了许多宝贵的建议，从技术框架的搭建到团队成员的专业配置，都一一进行了分析。
赵晓光认真记录着，心中对未来的研发工作有了更清晰的方向。
在结束与傅院士的会面后，赵晓光马不停蹄地赶回公司，与李凡分享了此次的收获。李凡听后，也备受鼓舞，两人更加坚定了合作研发的决心。
随后，他们按照与傅院士讨论的方向，进一步细化了研发计划。一方面，加快研发中心的组建工作，确保各项设施和人员到位；
另一方面，积极与傅院士沟通，确定首批需要招聘的核心技术人员名单，并通过各种渠道发布招聘信息。
而且给出了相当高的薪资待遇。
在招聘过程中，他们收到了来自全国各地的简历。
赵晓光和李凡深知核心技术人员对于项目的重要性，决定与傅院士一同亲自参与面试，务必选拔出最顶尖的智能领域人才。
面试当天，公司专门布置了宽敞明亮的面试场地，前来应聘的人员络绎不绝。
第一位面试者是一位年轻但履历出色的算法工程师，他在人工智能算法优化方面有着丰富的经验。
傅院士率先发问，针对当前热门的算法模型以及如何将其应用于配送系统提出了一系列专业问题。
面试者对答如流，还分享了自己对于改进现有算法以提升配送效率的独特见解。
赵晓光和李凡在一旁仔细聆听，不时点头。李凡紧接着询问了关于应对大规模数据处理时算法的稳定性和优化策略，面试者同样给出了令人满意的回答。最终，三人一致通过，这位算法工程师成功入选。
接着，一位专注于数据挖掘的专家走进面试间。傅院士详细询问了如何从海量的配送数据中挖掘出有价值的信息，以实现更精准的配送预测。
专家详细阐述了自己的数据挖掘方法和工具，并结合实际案例展示了过往成果。赵晓光关注数据的安全性和隐私保护，提问在获取和使用数据过程中的应对措施。
专家的回答严谨且全面，展现出了极高的专业素养。李凡对其能力表示认可，当场便向这位专家抛出了橄榄枝。
一天的面试结束，李凡他们成功收获了大量智能领域人才。