· “农村基站功率调最大，覆盖远就行”（惠州小赵说的）
· “干扰大的地方就换频点，换到不干扰为止”（深圳华强北老师傅说的）
· “山区直放站增益调到30db，信号就强了”（韶关老李说的）
“看出问题了吗？”林辰问。 “都是经验，”张涛皱眉，“没有量化依据。”
“更糟的是，”周峰吐出一口烟，“这些经验可能已经过时了。天线倾角8度可能是五年前的标准，那时用户密度低，现在用户密度翻了几倍，还适用吗？没人验证。”
林辰点头，调出另一组数据——是他用测试手机在各地实测的结果：
· 广州天河，天线倾角15度时，低层用户信号强度比8度时低12db
· 惠州农村，基站功率最大时，远处用户信噪比比适度功率时反而低3db（因为干扰增大）
· 深圳华强北，单纯换频点只能暂时解决问题，三天后新频点也被污染
· 韶关山区，直放站增益30db时，噪声被放大到无法忍受的程度
“经验和数据打架了，”林辰说，“而且数据赢了。”
“这就是第二个核心问题：经验主义主导，数据严重贫血。”
他在白板上写下这几个字，“优化决策靠老师傅的经验，而不是实时数据；问题分析靠‘我觉得’，而不是‘数据显示’。”
王哲想起什么：“我在2012实验室也发现类似问题。赵工带我们做智能天线算法时，很多老工程师说‘波束成型没用，我用手调天线就行’。后来我们做了对比实验，用数据证明算法比人工调优性能提升41%，他们才闭嘴。”
“但那是实验室，”周峰摇头，“现网中，数据更难获取。基站测量数据不上报，用户投诉数据不开放，话务统计数据延迟三天……巧妇难为无米之炊。”
“所以我们要造‘米’，”林辰说，“而且要造新鲜的米。”
“怎么做？”所有人看向他。
林辰走到白板前，在“平台”两个字下面画了三个模块：
1. 数据湖（datake）
· 实时采集基站测量数据
· 对接客服投诉系统
· 集成话务统计平台
· 融合地理信息系统
2. 分析引擎（analytics engine）
· 问题自动诊断
· 根因分析
· 方案智能推荐
· 效果预测
3. 执行框架（execution framework）
· 方案自动化下发
· 多厂商设备兼容
· 安全回滚机制
· 效果闭环验证
“这个平台，”林辰用笔敲着白板，“就是拆墙的桥，也是治贫血的药。”
第三个核心问题：人肉运维与自动化缺失
凌晨四点，第三轮讨论开始。
方便面吃完了，烟也抽光了，但五个人的精神反而越来越亢奋。这种从一团乱麻中理出清晰脉络的过程，像解密，像探险，让人上瘾。
“前两个问题说的是‘怎么做’，第三个问题要说‘谁来做’。”林辰调出几张照片——都是他在调研中拍的：
东莞维护队的黄师傅，五十多岁，蹲在基站旁用万用表测电压，老花镜滑到鼻尖；
广州天河的陈工，三十多岁，背着十几斤的测试设备爬二十八层楼，汗湿透后背；
深圳华强北的老师傅，在楼顶调天线，手冻得通红，还要应付商户的抱怨……
“看到这些照片，我想到一个词：人肉运维。”林辰说，“所有优化工作，高度依赖人工。调参数要人爬到楼顶，测干扰要人拿着设备扫频，处理投诉要人一个个回访……效率低，成本高，而且不可复制。”
张涛推了推眼镜：“我在学校做研究时，最头疼的就是数据采集。要雇学生去各地测信号，成本高，数据还不准。”
“我在移动见过更夸张的，”周峰冷笑，“为了搞清一个区域的干扰源，派了五个人蹲点三天，最后发现是旁边工厂新装了台电焊机。这三天的工时成本，够买十台频谱仪了。”
刘博突然开口：“自动化，可以。但怕错。”
“对，这是关键，”林辰说，“为什么不用自动化？因为怕出错。基站是7x24小时运行的，一旦优化指令出错，可能引发大规模故障。所以宁可用慢但保险的人工，也不用快但有风险的自动。”
“但人工就不会错吗？”王哲问。 “会错，而且可能错得更离谱，”林辰调出一份报告，“这是广东移动去年的优化事故统计：人为操作失误导致的故障，占所有故障的38%。包括但不限于：参数配错、天线调反、频点设重……”
“所以第三个核心问题是：过度依赖人肉运维，自动化程度低，导致效率低下且风险不降反升。”
他在白板上写下这个结论，然后在“执行框架”模块旁边，加了一行字：
自动化 + 智能化 + 安全化
“我们的平台，要解决的不只是优化效果问题，还有优化效率和安全问题。”林辰说，“理想状态是：系统自动发现问题，自动分析根因，自动生成方案，在模拟环境验证安全后，自动下发执行，然后自动监控效果，形成闭环。”
“这……”张涛想了想，“这需要很强的算法能力和工程能力。”
“所以我们才聚在这里，”林辰看着围在身边的四个人，“周工的数据能力，张师兄的算法能力，哲哥的通信知识，博哥的工程实现能力，再加上我的产品思维和现场经验——我们就是这个平台的最佳组合。”
这话说得很平静，但很有力量。五个人互相看了看，都从彼此眼中看到了认同和决心。
