第310章 大型活动人流预测！（2/2）

而是真实世界里，

上亿人同时动起来的那种返程高峰。

时间固定，

路径高度集中，

情绪却完全不可控。

以往这种时候，

哪怕是最成熟的模型，

也只能做到“方向大致正确”。

偏差一定会有，

而且往往出现在最要命的节点。

这一次不一样。

群体AI模型被接入后，

并没有一开始就给出宏观结论。

它先做了一件很反直觉的事——

把“返程人群”拆成了数十种状态。

赶时间的

犹豫改签的

拖着行李的

临时被叫回工作的

情绪焦躁的

情绪麻木的

只想快点结束假期的

每一种状态，

都有不同的移动节律。

系统不关心你“去哪”，

它关心的是——

你什么时候会突然改变计划。

凌晨三点，

第一批预测出炉。

没有警告，

只有一句极冷静的提示：

“预计07:40至08:10，

东部某主干通道将出现非结构性延迟。”

值班人员皱了皱眉。

按历史数据，

那条通道应该很顺。

有人甚至怀疑模型“过拟合”。

但他们还是做了最小干预。

不是封路，

不是限流，

只是提前释放了一条备用通道，

并把诱导信息提前十分钟推送。

结果在07:52，

现实世界像被轻轻推了一下。

并没有堵。

只是——

本该在那个时间点同时抵达的一批人，

被分散了。

延迟没有消失，

而是被摊平了。

接下来十二个小时，

模型一共给出了七次关键调整建议。

每一次都发生在

“人群即将形成问题，但还没出问题之前”。

没有一次踩空。

没有一次误报。

当最后一班高峰列车离站，

后台统计结果出来的那一刻，

整个数据组安静了很久。

对比图显示——

全程无重大偏差。

不是“偏差变小”，

而是第一次——

几乎没有偏差。

有人盯着屏幕，

下意识低声说了一句：

“这不正常。”

旁边的人点头：

“是啊……

正常模型做不到这样。”

有人翻开日志，

看到系统在凌晨某个时刻，

自动调整了一个权重。

理由只有一句：

“集体疲劳阈值提前。”

没有情绪判断，

没有主观假设，

只是冷静地承认了一件事——

人已经累了，

会更早犯错。

那一刻，

很多人第一次真正意识到：

这套模型，

不是在追着现实跑。

它在提前理解现实。

当天的总结会上，

没有掌声，

没有庆祝。

负责人只在报告末尾，

加了一行字：

“在高压、全量、不可控条件下，

模型表现稳定。”

然后停顿了一下，

又补了一句：

“建议扩大应用范围，

但——

继续保持低调。”

因为他们都清楚。

一旦公开承认

这些判断来自哪里，

事情就不再只是“技术成功”那么简单了。

而远在另一边，

前途无量的服务器里，

这一次返程数据

被自动归档。

分类标签只有一个：

“现实反馈·正向验证。”

系统没有情绪。

但它已经记住了——

现实世界，

又一次按它预测的方式走了一遍。