看一眼周边游的内容，多刷两条目的地攻略，这个增量就是实打实的。
陈默跟对方聊完之后给了陆然一个反馈——去哪的合作意愿很强，而且他们的业务场景跟快抖的推荐场景有很多可以复用的逻辑，如果框架协议能敲定，技术对接的速度会比前几家更快。
顺风车那边也通过一个中间人递来了更明确的信号。
顺风车内部的智能调度团队对饿了么的配送数据很感兴趣，因为他们自己也在做类似的优化——如何让每一辆车在最短时间内接到最近的乘客，如何预测不同区域的叫车需求，如何减少空驶时间。
这些问题跟外卖配送的本质逻辑高度相似，只是应用场景从送餐变成了送人。
顺风车那边的态度比之前积极了不少，虽然还没有正式进入谈判阶段，但双方的技术团队已经建立了一个初步的沟通渠道。
顺风车的人说他们需要先做一次内部评估，确认AI调度系统跟顺风车现有技术的适配度之后才能推进下一步。
这个表态不算快，但比起之前那种“先了解一下”的观望姿态已经有了明显的推进。
还有一家做跨境电商的公司也通过京东的渠道递来了合作意向。
这家公司的体量不算特别大，但在东南亚和拉美几个市场都有布局，面临的核心问题跟京东一样——跨国供应链的管理成本太高，库存周转效率太低。
他们看到了京东的数据之后觉得这套方案可能也能用在自己的业务上，所以主动来问TUTU这边有没有意向做跨境场景的适配。
陆然让赵一鸣先做了一轮技术评估，结果发现跨境电商的供应链优化逻辑比国内电商更复杂——涉及多国仓储、跨国物流、不同关税政策的影响，变量比单一市场多了一个量级。
但他没有立刻拒绝，而是让赵一鸣保留这个方向，等到主战场稳定之后再考虑拓展。
这些潜在合作方有一个共同的特点——他们都不是主动来找TUTU的，是通过现有合作方的数据看到了AI技术的效果之后自己找上来的。
这意味着AI引擎的商业价值已经不需要TUTU自己去推销了，数据本身就在替它说话。
陆然让陈默把这些联系统一整理成了一份名单，按行业类别、合作意愿强度、技术适配难度三个维度做了分类。
名单上大概列了十几家公司，其中七家已经在进行初步接触，剩下的还在观望或者内部评估阶段。
他看完那份名单之
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