监控日志的刷新频率恢复到正常间隔，主控台右下角那条蓝牙协议片段的记录已被标记为“待溯源”。陈帆的手指在键盘边缘停了三秒，随即敲下回车，调出资金结算总览界面。
三百零二万美元，税前净利，来源清晰，路径可查。这笔钱从十七个离岸账户完成归集，未触发任何反洗钱预警。系统自动将其划入“战略储备金”分类，并提示可用额度已达到启动阈值。
李航盯着屏幕上的数字，忽然开口：“这波收益曲线太稳了，不像市场波动的结果，倒像是……我们提前知道了结局。”
周婷没接话，只是将手边一份刚生成的审计报告轻轻推到桌角。她知道，问题不在钱怎么来的，而在接下来要往哪里去。
陈帆站起身，走到主控屏前，手指在触控面板上滑动，调出系统内置的战略资源分配模块。界面跳转时，闪过一串加密编号——INF-2000-04-15，那是刚刚被永久封存的战役档案代号。
“互联网战役结束了。”他说，“但系统的验证才刚开始。”
他点开一个新的任务指令框，输入“蓝图计划”，设定优先级为一级，执行条件设为“立即激活”。
“你要把这笔钱投进地产？”李航声音抬高了些，“我们靠数据模型做决策，不是靠关系网拿地皮。那行当拼的是背景、是时间、是政策嗅觉，不是K线预测。”
“所以我们得比政策快一步。”陈帆调出北京市政信息公开平台的数据接口，命令系统开始抓取近五年城市规划草案版本。“过去二十年，人往哪里走，房价就往哪里涨。现在的问题是——人还没动，但我们能算出来他们要去哪。”
周婷皱眉：“地铁线路图、人口普查数据，这些信息谁都能查。你的模型凭什么比别人看得准？”
陈帆没有回答，而是切换到系统底层逻辑树，找到“趋势前置推演”模块。他输入一组参数：城市经济增速、高校分布密度、高新技术企业注册增长率、交通节点交汇数量。然后选定北京为分析区域，运行模拟。
进度条推进到68%时，画面闪了一下。
不是警报，也不是入侵提示，而是一次正常的数据库同步更新。规委官网刚刚发布了一份关于轨道交通建设进展的补充说明，其中提到地铁13号线东段预计提前半年通车，同时城铁S2线北延方案进入最终论证阶段。
系统瞬间重新计算，权重动态调整。五道口区域在三维地图上骤然亮起红光，成为唯一被标记为“高确定性增长极”的地块。
“看懂了吗？”陈帆指着那个红点，“这不是猜，是推导。三条轨道交汇，周边两所重点高校，五公里内聚集了三十家初创科技公司。未来五年，这里会变成程序员和工程师的通勤枢纽。人流一旦形成，商业和住宅需求自然跟上。”
李航仍站在原地：“可我们现在进去，等于提前押注政策落地。万一规划调整，或者审批卡住，资金就得套五年以上。”
“金融战场的风险是瞬时崩塌。”陈帆看着他，“地产的风险是缓慢窒息。一个靠反应速度，一个靠耐心布局。我宁愿慢一点，也不再赌下一波泡沫。”
他下达指令：“调拨三百万美元，设立‘城市更新前期调研’专项基金，用途锁定为非公开市场信息采集与土地潜力评估。”
系统弹出确认框，要求填写资金流向备注。他在输入栏写下：“用于构建跨领域决策支持模型——第一阶段目标：实现金融逻辑向实体空间价值判断的迁移。”
点击确认后，账户状态更新为“已划转”。
周婷低头查看资金流程日志，发现系统同步启动了一个新子程序——每日凌晨三点自动扫描发改委、规委、住建局网站更新内容，抓取关键词变动，并生成趋势评分。她抬头：“你早就想好了。”
“不是想好。”陈帆说，“是必须走这一步。我们在金融市场太显眼了。每一次精准操作，都会引来更多眼睛盯着我们。与其一直被人猜测是不是掌握了内幕，不如把重心转移到没人注意的起点——还没涨价的土地。”
李航沉默片刻，忽然问：“那你打算怎么估值？市盈率？现金流折现？还是拍脑袋定个容积率乘以单价？”
“用我们的老办法。”陈帆重新调出系统架构图，在“金融变量分析层”下方新增一个模块，“我要让系统学会读地图、算距离、估人流。”
他命名该模块为“城市空间动力学模型”。
初始数据导入开始。第一批接入的是北京市统计年鉴中的分区域人口流动数据、公交刷卡记录汇总、写字楼空置率报表。系统尝试将这些非结构化信息转化为可量化的指标。
匹配失败率很快跳了出来：87.3%。
屏幕上列出原因：坐标体系不统一、数据粒度粗、部分字段缺失严重。比如“早高峰进出站人数”只有年度总计，没有按站点细分；“新建小区入住率”依赖开发商自行上报，真实性难以校验。
“硬塞不行。”周婷指出，“金融数据有标准格式，但城建数据太散。系统没法直接理解‘距离地铁五百米’意味着什么，除非我们先教会它这个距离对应的时间成本、步行意愿衰减曲线。”
陈帆点头，调出另一组历史数据：1999年至2000年全国十五个重点城市的经济增速与同期商品房均价涨幅的相关性矩阵。表格显示，经济活跃度每提升一个百分点，核心城区房价平均上涨2.4%，而交通枢纽周边则放大至3.7%。
“这是桥梁。”他说，“先把宏观经济增长作为中介变量，建立起‘经济热度→人口流入→交通压力→土地溢价’的间接链路。等系统跑通这条路，再逐步替换更精细的底层数据。”
他授权开启“多维权重测试模块”，将“交通可达性”设为初始最高优先级，其次是“教育资源覆盖半径”和“产业聚集指数”。
新一轮运算启动。
十分钟后的输出结果显示，在五道口、望京、亦庄三个候选区域中，五道口以综合评分86.4分位列第一。关键加分项正是即将交汇的三条轨道线路，以及周边密集的科研机构布局。
“系统认了。”李航看着结果，“但它还没真正理解城市是怎么运转的。它只是学会了怎么套公式。”
“所有认知都从模仿开始。”陈帆打开文档编辑器，开始撰写第一份《地块潜力初筛报告》。标题下方写着：“基于跨域数据融合的城市发展空间预判——以北京五道口为例”。
打印机嗡嗡响起，纸张缓缓吐出。
他拿起那份还带着余温的报告，目光再次落在主屏上那个闪烁的红点。
“我们以前做的，是顺着市场的浪走。现在要做的，是看清水底下哪块石头会被冲上来。”
周婷已经开始整理专项基金的合规申报材料，同时设置新的数据清洗规则，确保后续采集的政府文件能被系统正确解析。李航则重新检查资金调拨路径，确认每一笔流转都符合跨境监管要求。
没有人再质疑这个方向。
但他们都知道，真正的难题才刚开始。
系统虽然锁定了目标区域，但在最后一次数据同步时，弹出了一条风险提示：
【政策风向模糊度上升：近期规划文本中“优先发展”类表述减少，“研究论证”“视情况推进”类措辞增加，建议延长观察周期】
这条警告没有被忽略。
陈帆把它复制进了报告附录，标注为“首要不确定性因素”。
他正准备下令暂停下一步实地勘察计划时，主控台左侧的辅助屏突然跳出一条更新：
北京市交通委官网，凌晨四点十二分，上传了一份《轨道交通线网优化研讨会纪要（内部参考）》的PDF文件，未设访问权限。
文件第十七页提到：“鉴于五道口片区地质条件复杂，施工难度大，是否调整13号线东延终点站，需进一步评估。”
陈帆盯着那句话看了两秒，然后对李航说：
“通知技术组，把这份文件加入深度语义分析队列。我要知道，‘地质条件复杂’是真问题，还是拖时间的借口。”（记住本站网址，Ｗｗｗ．WX52．info，方便下次阅读，或且百度输入“ xs52 ”，就能进入本站）