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