湯姆點了點頭，補充道：「另外，我們還可以強化售後支持，讓客戶在試用過程中感受到我們的專業服務，這樣會增強他們的信任感。」
李天明笑了笑，表示滿意：「很好，這正是我們需要的。重點是要讓客戶覺得這個系統不僅是便宜，而且是物有所值、不可或缺的。」
會議進行到這裡，大家都感覺到一種新的方向和動力。李天明意識到，推廣產品到全球市場並不僅僅是擴展業務規模的問題，更是如何讓產品真正進入人們的生活，並且被接受和認可的問題。
他最後總結說：「好吧，接下來我們要做的就是重新評估我們的市場策略，做好多語言版本的準備，同時調整我們的試用和定價政策。這將是一個新的挑戰，但我相信，只要我們有正確的方向和決心，就一定能成功。」
隨著會議結束，李天明深知這是一場長期的戰役，但他對未來充滿信心。他相信，只要團隊繼續努力，天網公司一定能在全球市場上站穩腳跟，成為行業的佼佼者。
李天明坐在辦公室的椅子上，望著桌上的智能家庭無人機和機器人原型，他的腦海裡充滿了各種想像。這些設備曾是他夢想中的一部分，他希望它們能夠改變人們的生活方式。但現實中，無人機和機器人的發展方向卻似乎與他的初衷有些偏離。
他陷入了沉思，心中不禁有些擔憂，於是他叫來了他的技術團隊成員進行討論。
「大家都來了，那我們開始吧。」李天明說道。他看著團隊的成員們，眼神中透露著期待與焦慮。
「我想聽聽你們對目前無人機和機器人的發展情況的看法。」他開門見山地說。
技術總監張毅首先發言：「李總，無人機這塊，我們的技術已經達到了一個相當成熟的階段。現在反而是和軍方合作的機會多了起來，他們對我們的技術有很高的興趣。特別是在邊境巡邏和應急救援方面，軍方非常看好。」
李天明點了點頭：「這的確是個好消息，但我們原本的目標是進入智能家庭市場。我擔心這樣的偏離會讓我們失去最初的定位。」
張毅接著說：「的確如此，李總。智能家庭市場與軍方的需求完全不同。我們無人機的功能設計在家庭中也許過於先進和昂貴了些。」
李天明陷入沉思：「那麼機器人呢？我們的機器人項目是否能在智能家庭中找到一個立足點？」
另一位負責機器人研發的工程師，楊明，接過話題：「李總，我們的機器人目前更多是朝著通用型機器人方向發展，這一點在工廠自動化和物流行業非常受歡迎。但是在智能家庭領域，我們需要找到一個突破口，可能是協助老人或者病人的日常生活。這樣的話，我們的醫療看護系統可以與機器人進行更好的整合，讓機器人能夠輔助人類動作，這樣不僅增強了產品的實用性，還能快速建立市場信任。」
李天明聽後，點頭表示認同：「這個想法很有意思。如果我們的機器人能夠在醫療護理方面展現出實際的應用價值，那麼不僅能進一步擴大市場，還能迅速建立起智能家庭機器人的信譽。」
楊明接著補充說：「是的，這樣我們可以先在醫療機構或者養老院等地方進行試點，通過實際案例來驗證機器人的能力，然後再逐步推向智能家庭市場。這樣一步步來，或許會更穩妥一些。」
李天明笑了笑，讚賞道：「這是一個值得考慮的策略。我們可以從一個具體的市場切入，逐漸擴大。特別是在那些對健康和安全特別關注的家庭，這樣的機器人無疑會受到歡迎。」
技術總監張毅補充說：「那麼李總，我們是不是應該開始與一些醫療機構進行接洽，看看他們是否願意與我們合作，成為第一批試點？」
李天明沉思片刻，點頭表示同意：「對，我們需要一些真正的用戶來測試我們的機器人，這樣我們才能及時調整產品。請張毅你負責這部分的對接工作。楊明，你繼續完善機器人的技術，尤其是關於動作協調和安全性的部分。」
楊明點頭答應：「明白了，李總，我們會繼續努力，把機器人做到最好。」
李天明最後總結道：「總之，我們的目標是讓無人機和機器人在智能家庭中找到他們的價值，而不是單純追求軍事或工業市場。這是一條需要耐心和智慧的路，但我相信，只要我們找對了方向，就一定能成功。」
會議結束後，李天明對無人機和機器人的未來發展有了更加清晰的認識。他明白，雖然當前的市場走向似乎與他的初衷有些出入，但只要方向正確，任何挑戰都能轉化為機會。他決定帶領團隊，堅持初衷，同時靈活應對市場變化，為智能家庭市場創造更多價值。
李天明坐在公司會議室裡，面前的屏幕上顯示著數據中心的運行報告，數據量的巨大讓他陷入了深思。他知道，資料中心是公司所有業務的核心，無論是醫療看護系統、醫師動作系統，還是無人機、機器人，甚至企業小幫手和點餐系統，每一個業務都依賴於穩定而高效的資料處理能力。
他開始與技術總監張毅討論這個問題。
「張毅，」李天明開口說，「你看看這些數據，我們的資料中心每天需要處理的數據量實在是太龐大了。一台醫療看護系統每秒鐘傳回6到8種偵測數據，一小時有3600秒，一天24小時，每台系統每天就要傳回69萬筆數據。如果我們有10萬台這樣的系統，那就是690億筆數據。這還不包括醫師動作系統，每秒20個動作，30秒內要計算平衡中心，每天傳回的數據總量高達1700億筆。」
張毅點了點頭，回應道：「是的，李總，這還只是我們的一部分業務。每台護理系統、每台機器人、每架無人機，甚至企業小幫手和點餐系統，這些系統每天都會產生數以億計的數據。這些數據需要儲存、運算、分析、學習和訓練，用來生成AI指示、調整動作或者應對各種情境。」
