“方舟”计划的宏大叙事，被陈默一句“最小可行产品”拉回了地面。会议室里弥漫着一种奇特的氛围，既有战略聚焦后的清晰，又有面对具体难题的凝重。蓝图很美，但第一步该如何落下，才能既验证方向，又不至于陷入泥潭？
方哲率先行动了起来。他将原本为“方舟”计划组建的庞大技术预备队，精简为一个仅有七人的核心突击队，代号“灯塔”。成员是他亲手挑选的，涵盖了区块链、联邦学习、后端架构和前端交互的顶尖好手，每个人都清楚，他们要在有限的资源下，完成一次前所未有的技术验证。
突击队面临的第一个难题，就是陈默圈定的那个“最小可行产品”——为云山翠冠茶构建从产区到沃尔森超市的品质溯源闭环。
“问题比我们想象的更具体，也更棘手。”在“灯塔”小组的第一次闭门会议上，方哲开门见山，“云山翠冠茶的核心价值在于其独特的风味和绿色健康的品质。产区能够提供的数据包括茶园的海拔、土壤成分检测报告、施肥和病虫害防治记录、采摘时间、以及最终产品的农残检测报告。沃尔森超市关心的是，这些数据如何能让他们向消费者证明‘这茶确实更好’，并且这个过程不能太复杂，不能增加他们太多额外工作。”
“难点在于，”负责联邦学习算法的工程师李明接口道，“产区的数据分散在不同的记录本和电脑里，格式不一，有些甚至是手写的。我们要在不要求他们大规模改造内部系统的前提下，安全地获取这些数据用于模型训练。而且，这些数据涉及他们的种植‘秘方’，敏感性极高。”
“区块链这边也不好办。”负责底层架构的王珂推了推眼镜，“如果每条数据，比如每一次施肥记录都上链，Gas费（区块链交易费用）和存储成本会很高，性能也可能无法满足沃尔森扫码查询时的实时性要求。我们需要设计一种链上链下协同的机制，关键摘要信息上链保证不可篡改，详细数据存储在链下，通过哈希值锚定。”
会议室的白板上，很快被各种技术难题和可能的解决方案填满。争论时有发生，有时是为了一个加密算法的选择，有时是为了数据流转路径的设计。他们没有追求技术的完美和前瞻，而是紧紧围绕着“云山翠冠”这个具体场景，寻找“足够好、且能用”的解决方案。
最终，他们确定了一个极其务实的技术方案：在产区部署一个轻量级的“数据采集网关”，通过预设的模板，引导茶农和合作社工作人员以标准化格式录入关键数据，并支持拍照上传一些原始凭证。数据在网关端即进行加密和预处理。联邦学习的任务，不是构建一个复杂的风味预测模型，而是先做一个相对简单的“品质一致性验证”模型——利用多个茶园的数据，共同训练一个能够识别茶叶品质是否符合“云山翠冠”基本标准的分类器，而各茶园的具体种植细节数据，则保留在本地，不被其他方获取。
区块链则只记录最关键的“事件锚点”，比如“批次A茶叶于x月x日完成农残检测，结果合格，哈希值为xxx”，“批次A茶叶于Y月Y日入库沃尔森xx仓库，哈希值为YYY”。消费者扫描二维码，可以看到这些关键事件的可信记录，以及由模型输出的“品质一致性评分”，并能够链接到链下查看更详细的、由产区授权公开的种植环境照片等非敏感信息。
这个方案牺牲了通用性和部分技术上的优雅，但它目标明确，资源投入可控，并且直指“价值信任”的核心——让关键品质信息变得可信、可查。
就在技术团队埋头攻坚的同时，林薇也带着精简后的市场方案，再次拜访了沃尔森超市的采购总监赵宏和云山茶业合作社的理事长老周。
这一次，她没有描绘“开放式价值协同网络”的宏大远景，而是将一份极其简单的“试点合作建议书”放到了对方面前。
“赵总，老周，我们不谈虚的。”林薇开门见山，“我们就做一个极小的试验。目标只有一个：让买了云山翠冠茶的消费者，用手机扫一下码，就能确信自己买到的是真东西，是好东西，能看
