犹豫地邀请陈宇来到公司，面对面地沟通项目情况。他带着陈宇参观了公司的物流数据中心，详细介绍了他们原本的技术框架以及李明带走资料后留下的漏洞所在。陈宇一边听一边认真地思考着，时不时提出一些专业的问题。
经过一番深入的交流，陈宇被安伦以及整个团队对这个项目的执着和热情所打动，他决定加入进来，帮助他们攻克技术难题。 然而，即便有了陈宇的加入，要解决技术问题也绝非易事。物流信息实时追踪系统需要与众多的物流合作商的系统进行对接，而每个合作商的数据接口标准和传输协议都不尽相同，整合起来的工作量巨大。
而且配送路径优化算法更是涉及到复杂的数学模型和大数据分析，要在短时间内实现高效准确的路径规划，需要不断地调试和优化。 安伦和团队成员们陪着陈宇一起，开启了没日没夜的技术攻坚阶段。他们常常为了一个数据接口的兼容问题，反复测试到凌晨，困了就趴在办公桌上小憩一会儿，醒来接着继续干。
在优化配送路径算法时，陈宇提出了一种新的混合算法思路，结合了传统的启发式算法和深度学习模型，能够更精准地根据实时路况、订单分布等因素来规划最优配送路径。但要实现这个算法，需要对大量的历史订单数据和交通路况数据进行整理和分析，作为训练模型的基础。 于是，团队成员们又分工合作，一部分人负责与物流合作商沟通协调，获取更多详细的数据，另一部分人则对已有的海量数据进行清洗和标注，为陈宇的算法训练提供可靠的素材。这个过程中，不断出现新的问题，比如有些物流合作商不太配合数据共享，担心数据安全问题；又比如数据清洗过程中发现了大量的异常值和缺失值，影响了模型训练的准确性。 面对这些问题，安伦充分发挥了他的沟通协调能力和领导能力。
他亲自上门与那些不太配合的物流合作商谈判，向他们详细解释数据共享对于整个“极速配送”项目的重要性，