最先察觉异常的，不是研究所，也不是部门内部。
是媒体。
节假日返程结束后的第二天清晨，
几家交通口的记者在整理素材时，同时注意到了同一件事。
数据太干净了。
不是“情况好转”，
而是那种让人不太舒服的干净。
某位跑了十几年交通线的老记者盯着后台热力图看了很久，
终于忍不住在编辑群里打了一行字：
“你们不觉得……
这次的堵点，好像在出现之前就没了吗？”
没人立刻回他。
过了几分钟，
另一条消息跳出来：
“我也发现了。
按往年经验，至少三处节点必爆，
结果今年全程平滑。”
第三个人补刀：
“不是没堵，
是没形成‘堵’这个状态。”
这句话一出来，
群里突然安静了。
因为这正是最诡异的地方。
不是没有车多、
不是没有人赶时间、
不是没有突发情况。
所有“会导致拥堵的条件”都在，
却始终没跨过那条线。
就像有人在你即将摔倒的瞬间，
提前把地面垫平了。
当天中午，
第一篇报道悄悄上线。
标题很克制——
《返程高峰为何“消失”？》
正文没有下结论，
只做了一件事：
把过去五年的返程曲线，
和今年的叠在了一起。
差异一眼就能看出来。
往年是尖峰，
今年是缓坡。
评论区很快炸了。
“是不是数据造假？”
“这不可能吧，全国一起走还能这么顺？”
“我开了二十年车，这是第一次没被卡在老地方。”
更多人开始主动回忆。
“对啊，我那天刚要并线，前面突然被引导走了另一条。”
“我本来会晚到，结果提前半小时到家。”
“地铁站那个人流……像被人提前算过。”
记者嗅到了味道。
第二篇稿子开始深挖，
关键词变成了——
“提前”。
《多个传统拥堵点被提前分流》
《高峰尚未到来，调整已完成》
稿子发出去不到一小时，
编辑部电话就响了。
不是质疑，
不是投诉。
而是一个很谨慎的问题：
“你们的判断依据，
是公开数据，
还是内部消息？”
记者愣了一下，
回答得很老实：
“全是公开数据。”
电话那头沉默了几秒，
只回了一句：
“那就好。”
挂断电话后，
编辑皱着眉说了一句：
“这事儿……
好像不该被我们第一个点出来。”
但已经来不及了。
第三天，
几家主流媒体几乎同时跟进。
用词开始变得一致。
“堵点提前消失”
“高峰被‘化解’而非‘应对’”
“交通系统出现‘前置判断’特征”
这已经不是普通调度了。
这是在预测人群的下一步动作。
有人在专栏里写了一句意味深长的话：
“如果不是实时指挥，
那就只能说明一件事——
有人提前知道了结果。”
评论区彻底失控。
“这是人工智能吗？”
“哪家公司的系统？”
“不会是那个……做游戏的吧？”
那条评论很快被点赞顶到最上面，
又很快被删掉。
但已经有人截图了。
当天晚上，
一份内部舆情简报
被悄悄送上了更高层的桌子。
摘要只有三行：
“媒体注意到异常。”
“公众开始联想来源。”
“需评估是否继续保持沉默。”
最后一行是手写补充的：
“再观察一次。”
而在前途无量这边，
凌风是在第二天才知道这件事的。
不是通过新闻，
而是通过系统提醒。
后台弹出一条冷静到近乎冷漠的提示：
“现实应用反馈强度提升。”
“外部注意度上升。”
“是否调整公开接口策略？”
凌风看了一眼，
没有立刻回答。
他只是端起杯子，
慢慢喝了一口已经凉掉的咖啡。
然后轻声说了一句：
“果然开始被看见了。”
系统没有回应。
但它已经记录下了一个新的状态标签：
“社会层级关注·初期。”
而这一次，
不是玩家，
不是同行。
是现实世界本身，
开始回头看向它了。
那份内部报告，是在凌晨两点半被送进系统的。
没有标题党，没有夸张修辞，
封面只有一行冷静到近乎生硬的字：
《关于近期人群行为预测模型偏移来源的阶段性分析》
但真正让所有看过的人后背发凉的，是正文第三页。
那里，第一次出现了一个此前从未被写进任何正式文件的新名词。
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