第284章 算法的重要性（1/2）

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听完所有数据汇报，林欢点点头，表情却没大家那么轻松。

“好，成绩摆在这，大家辛苦了。那今天，我要跟大家商量一件很重要的事。”

众人收起笑意，坐直了身子。

林欢扫了一圈，直截了当的说道，“我们能拿下这么多下沉市场，不是因为商业模式多先进。说到底，我们还在教育市场的初期，只是在打时间差。”

“等拉手、美团那帮人在超一线城市整合完资源、互相吞并完，他们早晚带着庞大的资金和品牌优势回头收割三四线，跟我们正面干。这不是危言耸听，无非早晚的事。”

他敲了敲桌子，“在座的都是管理层，我想知道，接下来的业务推进上，你们有没有办法避开这个问题？”

会议室安静下来，跟着交头接耳地讨论。

老规矩，林欢不留现场给人压力，“给你们半小时，拿出一个能落地的方向。”

说完推门出去。

回到自己办公室，他点上烟，翻开技术部提交的影院线上选座系统最新报告。

刚才那个问题非常现实。

互联网商业模式要是来来回回只靠地推、打折、补贴，没有核心技术护城河，大资本随时想下场就能下场。

京东、阿里的闪购都是例子，开口就是百亿补贴，用户直接被抢走一大半，美团也只能被迫跟进。

影院票务系统能建一点护城河，但也不是仿不出来。

而且这项目还在初级阶段，工程师汇总上来的数据不容乐观。

开发一套能显示座位、能卖票的网页系统，对林欢来说太简单。

真正的硬骨头是“高并发调度”和“底层算法同步”。

早期影院票务市场一片混沌，各家影院用的都是各自封闭的局域网售票系统，满天星、火烈鸟之类。

要把这些老古董打通，做成统一的在线选座平台，难度极大。

尤其碰上热门大片，几万几十万人同时涌入抢票，怎么保证线上选座和线下售票口的座位状态毫秒级同步？

怎么避免几十个人同时点一个座的“超卖”和服务器宕机？

这背后需要复杂的分布式锁机制和庞大的算法支撑。

而LH科技现在样本量太少，算法跑的数据量，根本撑不起一套完美的并发调度架构。

作为重生者，林欢比谁都清楚算法这俩字的含金量。

算法这个东西，得靠极其庞大的数据量持续喂养，才能验证、才能迭代。

后世抖音为什么能横扫全球、抢走所有人的时间？

UI界面不复杂，核心就是那套算力惊人的推荐机制。

你每一次划动、每一次停留，它都拿去给你做精准反馈。

建立在海量数据和算力上的体验，让它的留存率碾压所有传统巨头。

别的平台都在深耕视频内容，只有它在死磕算法，结果不言而喻，连Arica都亲自下场制裁。

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