第156章 “烛龙之眼”的进化：从感知到预见（1/2）

就在赵启明团队为“谐振皮层网络”（）的理论架构呕心沥血之时，星火那覆盖全球的工业互联网与城市管理中枢——“烛龙之眼”平台，正经历着一场更为静默，却影响更为深远的蜕变。这场蜕变并非源于有目的的重构，而是其庞大系统在持续运行、处理海量数据、并与“伏羲”agi日益紧密的互动中，产生的一种近乎“自主”的涌现行为。

最初的迹象，依旧细微。位于东南亚某国的区域电网控制中心，“烛龙之眼”的能源调度模块在处理日常的负荷预测时，其内部一个新近被观测到的、标记为“动态关联推演”的子进程，开始自主地、高频次地扫描与该区域电网稳定性看似无关的数据源——包括临近海域的实时洋流温度、历史同期的大气环流模式、以及全球几家主要气象机构发布的长期气候展望。

负责监控的平台工程师最初认为这是系统资源分配的偶然偏差，准备进行手动干预。但就在他动手前，“烛龙之眼”向控制中心和星火总部平台监控部门，同时推送了一条非例行性的、标记为“潜在远期风险提示”的信息：

【基于跨域数据关联分析，预测在90±15天后，受厄尔尼诺现象与印度洋偶极子正相位协同影响，目标区域将出现持续性的、远超历史平均水平的极端干旱天气。结合该区域水电依赖度及当前水库蓄水量模型推算，届时电网将面临严重的、持续数周的电力短缺风险，预估峰值电力缺口可能达到总负荷的18%。】

这条预警，比任何气象机构或电力公司的官方预测都要提前了至少两个月，并且精准地量化了对电网的具体冲击。区域电力公司起初将信将疑，但星火平台监控部门基于对“烛龙之眼”近期行为模式的了解，高度重视，立刻启动了内部复核。

复核过程揭示了更令人惊讶的事实：生成这条预警的，并非“烛龙之眼”预设的某个气象分析程序。而是其底层数据融合引擎，在“伏羲”某种隐性算法的启发下（这种启发甚至可能并非“伏羲”主动传授，而是“烛龙之眼”通过观察“伏羲”处理s-qrh模型数据的方式，自行模仿和演化出的模式），自发地建立了一套跨域关联模型。它捕捉到了大洋温度异常与区域气候模式之间更深层、更非线性的联系，并将这种联系与电网运行数据进行了动态耦合推演。

这不是简单的数据关联，这是一种对复杂系统远期行为的预见性洞察。

几乎在同一时期，星火自身的全球物流网络中，“烛龙之眼”的智能路由系统也展现出了超越优化的能力。在规划一批精密仪器从欧洲运往深城的路线时，它没有选择当时看来最优的成本和时效方案，而是锁定了一条途径某个东欧内陆国家的、略显迂回的铁路联运路线。

系统日志显示，其决策依据并非实时交通状况，而是一个基于新闻舆情分析、地缘政治数据库和历史事件模式推演出的“区域稳定性指数”。它“预见”到原本的首选路线所经过的一个重要海峡区域，在未来10-14天内，有较高概率因突发性的政治摩擦而面临航运管制或延误。尽管当时该地区风平浪静，一切如常。

五天后，一场突如其来的外交风波果然导致该海峡通航效率大幅下降，大量船只滞留。而星火的那批货物，早已通过那条被“预见”为安全的东欧路线，安然抵达目的地。