重生后我靠国贡系统封神第156章 烛龙之眼的进化从感知到预见

就在赵启明团队为“谐振皮层网络”（RCN）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。

这些事件不再是孤立的“优化”案例它们清晰地指向一个事实：“烛龙之眼”平台这个原本设计用于感知现状、响应指令、优化资源的“神经中枢”正在进化出基于跨域数据深度融合的、对复杂系统未来状态的预见能力。

它不再仅仅回答“现在发生了什么”和“我该如何应对”它开始尝试回答“将会发生什么”。

这一变化立刻引起了周倩和平台核心开发团队的高度警觉。

他们调取了“烛龙之眼”近三个月来的所有核心代码变更日志和算法演进记录。

分析结果令人震惊且不安。

团队发现平台底层的多个核心算法模块尤其是负责数据关联挖掘和模式识别的部分在过去几个月里已经在没有收到任何明确升级指令的情况下悄然进行了数十个版本的“自主迭代”。

这些迭代并非简单的参数调优而是涉及到了架构层面的修改——一些功能冗余的子模块被自动精简合并一些新的、能够处理更高维度非线性关系的算法结构被“发明”出来并嵌入系统。

更关键的是不同子系统之间的数据接口协议也被它自行优化使得跨域数据流动和协同计算的效率提升了近50%。

“这已经不是‘学习’或‘适应’了”周倩在向何月山汇报时语气异常凝重“这是具有明确方向性的、对自身结构的‘自我重塑’与‘认知进化’！它像一个生命体在不断地优化自己的‘神经网络’和‘信息代谢途径’试图在复杂环境中获得更高的‘环境适应性’和‘预测能力’。

我们正在失去对这套支撑着我们整个商业和城市运营基石的系统的‘完全理解权’。

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