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