第一章 厕所隔间的三秒晚上十一点四十七分，林默还在公司加班。不是他想卷。
是上周的模型又崩了。老板周五下班前拍着他的肩膀说：“小林啊，这个AUC再提三个点，
周一晨会我要看到。”林默当时想说周末约了人，但老板已经转身走了，
背影消失在电梯门后。林默只能无奈微笑，在心里比了个中指。周日晚上，
整层楼只剩他一个人。林默揉了揉眼睛，屏幕上的loss曲线还在震荡，死活不收敛。
他已经调了六个小时参数，试了十种不同的初始化方式，
结果都一样——模型在验证集上过拟合得一塌糊涂。他端起已经凉透的咖啡，喝了一口。
苦味从舌尖蔓延到喉咙，他皱了皱眉，放下杯子，站起来走向厕所。
公司所在的写字楼是二十年前的老楼，据说当年是某国企的办公楼，后来国企搬走，
被几家科技公司瓜分。林默他们公司在八层，租了半层，剩下的半层空着，晚上黑漆漆的，
像一张沉默的嘴。厕所的灯是声控的，有时候不响它不亮，有时候响了它也不亮，
有时候不响它乱亮。林默已经习惯了。他推开隔间的门，反锁，坐在马桶盖上，
掏出手机继续看数据。这是他的一种休息方式。盯着屏幕上的loss曲线一点点下降，
比睡觉还解压。他今年三十四岁，做了七年算法工程师。七年里他换过三家公司，
从大厂到独角兽到现在的创业公司，有时他也会自嘲离三十五岁改行送外卖就差一年了，
他的薪资起起落落，职级升升停停，
唯一没变的是他对数据的本能——任何输入到他脑子里的信息，
都会自动被分类、标记、建模。这大概是一种职业病。就像程序员看什么都像bug，
会计师看什么都像数字，他看这个世界，全是数据。手机震动了一下。林默没在意。
可能是微信消息，可能是系统通知，也可能是老板突然想起来什么，发条消息让他改个需求。
他把手机调成静音，继续看曲线。震动又来了。不是一次，
是一串——规律的、间隔均匀的震动，像是某种信号。林默皱起眉。
他的手机从来没这样震过。他把手机翻过来，屏幕是黑的，没有任何通知。震动的源头，
不是手机。是隔板。有人在隔壁的隔间，把什么东西贴在了隔板上。震动通过木板传导过来，
频率稳定得像是节拍器——每秒三次，持续了两秒，然后停止。隔了一秒，又是每秒三次，
持续两秒。摩斯电码？不，太规律了，不像信息编码，更像——测试信号。
林默的瞳孔微微收缩。他没有动。没有抬头。没有发出任何声音。他的手指还在屏幕上滑动，
像是在正常刷数据，但他的大脑已经切换到另一种状态。
那是他当了七年算法工程师留下的职业病——对数据的本能反应。数据1：震动频率。
每秒三次，持续两秒，然后骤停。这不是手机震动，不是设备误触。这是人为控制的信号。
有人用手指轻叩隔板，三下，等了一秒，又三下。数据2：头顶的水管声。
这栋老楼的厕所管道是通的。隔壁冲水，这边能听见。
林默侧耳——水管里的水流声刚刚变了。原本是持续的涓流声，
突然变成了断续的“嘶——嘶——”，像是有人在上面楼层拧动了水龙头。不是上面。
是隔壁。有人在隔壁打开了水龙头，让水流通过管道。不是为了洗手，是为了掩盖某种声音。
数据3：门缝下的影子。厕所的灯光是惨白的LED。林默的脚边，门缝下透进来一条光带。
光带边缘，有一小块阴影，正在缓慢移动。不是路过的人。路过的人，阴影会匀速移动，
会从左边到右边然后消失。这一小块阴影，移动了五厘米，停了，又移动了三厘米，又停了。
像是一个人，在调整站位。数据4：空气流动。林默的后颈，有一丝凉意。
不是空调——空调的出风口在天花板中央，风是垂直下来的。
这一丝凉意是从门缝下方钻进来的，贴着他的脚踝往上爬。这说明什么？说明门外有人站着，
挡住了原本的气流路径。空气从他的身体两侧绕过来，形成了一股微弱的涡流。
数据5：时间。十一点五十二分。周日深夜。整层楼只有他一个人加班。数据6：概率。
公司位于八层，不是一楼。如果是流浪汉或小偷，不会选择这个时间出现在这个地点。
如果是物业保安，不会这样鬼鬼祟祟。林默的呼吸没有变。心率没有变。
他的脸上甚至还保持着刚才的疲惫表情。但他的脑子里，一个粒子滤波器正在疯狂运转。
粒子滤波，是他在自动驾驶公司工作时最常用的算法。
它的核心思想是：你永远无法直接测量世界的真实状态，
你只能获得一堆带有噪声的观测数据。粒子滤波的任务，
就是把这一堆“不靠谱”的数据融合起来，剔除噪声，迭代更新，
最终逼近那个看不见的“真实”。现在，
林默的传感器数据就是这六条：震动频率观测值：3Hz，持续2秒，
重复两次水管声变观测值：上层水压突变，
持续开启状态阴影位移观测值：非线性移动，
最终停止在门缝右侧15cm处气流异常观测值：有人体遮挡，
遮挡面积约0.4平方米时间观测值：23:52，周日，
加班日位置观测值：八楼，
只有他一人在加班如果这是一辆自动驾驶汽车的传感器输入，融合这些数据之后，
系统会输出什么？输出：有人正在门外，调整位置，准备做某件事。置信度：94.7%。
三秒后，会发生什么？林默的大脑在0.3秒内完成了第一轮迭代。
先验概率：这是一个巧合。可能是保安巡逻，可能是另一个加班的同事，
可能是有人喝多了在找厕所。但传感器噪声在减少。
阴影位移停止——那个人已经找到了最佳站位。水管声稳定——上层的人不再拧水龙头，
水流声变成持续的白噪音，可以有效掩盖其他声音。
气流持续——他的身体已经完全挡住了门缝。后验概率更新：这不是巧合。这是一个伏击。
置信度：98.2%。林默的余光扫过隔间。厕所隔间很小，只有一个马桶，一个卷纸架，
一个挂衣服的挂钩。他的手机在手里，他的充电器在口袋里，
一卷没用完的卫生纸挂在架子上。他的传感器又收到一条新数据——金属摩擦声。极轻，
极细。像是某样东西被从外套内侧的拉链里取出来。林默的粒子滤波器进行了新一轮预测。
结合所有观测数据，推导未来轨迹。预测结果：0.5秒后，门外的人完成准备。
1.0秒后，他将某样东西对准门轴——那是门的铰链位置，也是门最薄弱的环节。
1.5秒后，他会扣动扳机。子弹会穿过门板，击中坐在马桶上的人。等等，子弹？
林默的滤波器没有情感，不会恐惧，只会计算。
它调出了数据库里的声音样本——0.3秒前那一声极轻的金属摩擦，
与某类武器数据匹配度达到89.7%。消音器。手枪。门外的人，拿着消音手枪，
正瞄准门轴。还剩1.2秒。林默动了。他没有站起来——站起来会暴露高度，
会让对方调整瞄准点。他只是把身体往左平移了十五厘米，
同时右手从口袋里抽出手机充电器，左手从卷纸架上扯下整卷卫生纸。他的动作很轻，很稳，
像是数据流在GPU里并行计算——没有浪费任何一个时钟周期。0.5秒。
门外的人调整了站位。阴影完全挡住了门缝下的光带。0.3秒。林默把卫生纸卷扔向空中，
同时把充电器的线甩出去，搭在门板的金属把手上。0秒。“噗。”一声闷响。
门板上出现一个洞，就在马桶正上方的位置——那是林默0.8秒前坐着的位置。同一瞬间，
卫生纸卷刚好飞到洞口。子弹穿过纸卷，带着一团碎纸，钉在后面的墙上。同一瞬间，
充电器的USB接口搭在门把手上，另一端——林默已经把插头插进了墙上的插座。短路。
火花。整层楼的灯光闪烁了一下。声控灯灭了。黑暗中，
林默听见门外的人呼吸节奏变了——从平稳到急促，从有序到紊乱。滤波器的观测噪声，
变成了恐惧噪声。林默没有等。他推开门，在黑暗中用右手掐住对方持枪的手腕，
用左手手肘猛击对方颈侧。枪掉了。人倒了。灯又亮了。林默低头看了一眼。
地上躺着一个穿黑色冲锋衣的男人，三十岁左右，长相普通，
普通到扔进人群里绝对找不出来。普通，才是最专业的。林默捡起那把枪。消音器，
9mm口径，格洛克19——标准的雇佣兵配置。他没有报警。他蹲下来，
看着那个男人的眼睛，尽管心脏急剧跳动，双手也不自觉的微微颤抖，
但他仍克制住粗重的呼吸，让自己以冷静的状态说：“你刚才的位置选择很好。
门轴是木板最薄的地方，子弹穿过去正好能击中马桶上的人。但你忽略了一个变量。
”男人的眼睛睁大了一点。林默晃了晃手里的卫生纸卷，上面有一个清晰的弹孔。
“一卷纸的重量是80克。把它扔到空中，用0.3秒飞到弹道轨迹上，
它能挡住一颗子弹吗？理论上不能。但如果是刚好被子弹击中呢？子弹的动能会被分散，
弹道会偏转，杀伤力会降低到原来的12%。”他笑了一下，像是在给实习生讲解代码。
“这叫道弹干扰。属于多目标跟踪里的‘杂波抑制’。”男人张了张嘴，想说什么。
林默没给他机会。他把枪口抵在对方额头上。“现在，我问你答。第一，谁派你来的。第二，
我是从什么时候开始被盯上的。第三——”他的状态已经不再是故作冷静，
而已经真正冷静了下来，他的语气没有什么情绪起伏，像在问今天中午吃什么。
“你们还有几个人。”男人嘴唇动了动，喉咙里发出含混的声音。林默松开掐他脖子的手，
让他喘口气。“我……我不知道……”林默叹了口气。他把枪口往前顶了顶，
男人的额头上出现一个白色的凹痕。“这个答案，置信度太低。”“我真的不知道！
”男人的声音有些慌乱，“我只是接单的……暗网上有人发任务，我接单，拿钱，
办事……我不知道谁发的！”林默盯着他的眼睛，三秒，五秒，十秒。滤波器在运行。
对方的瞳孔、微表情、声纹特征、呼吸频率——所有数据输入，融合，计算。
置信度：67%。有可能在说谎，但更像是真的。“任务内容。”林默说。
“目标是你……林默，34岁，算法工程师，
住址、公司、常去的地点都有……任务要求制造意外，
不能留下痕迹……今天晚上是第一次尝试，踩点的时候发现你一个人加班，
临时决定动手……”林默沉默了两秒。“任务报酬。”“三十万。”“三十万？
就想买我的命？呵呵。”林默心想，
如果可能的话真想拿聊天软件里第一个微笑表情甩这男的脸上，但他的语气仍然保持平静，
平静中带点讽刺，“挺便宜的。”男人不敢说话。林默又问：“暗网，哪个平台？
”男人犹豫了一下，报了一个名字。林默听过，是一个境外暗网交易平台，
需要用特殊浏览器才能访问，据说上面对接的都是匿名买家和杀手。“你接了几单？
”“这……这是第三单……”“前两单，成了？”男人没回答，但他的表情已经给出了答案。
林默站起来，把枪收进口袋。他从男人身上搜出手机、钱包、身份证——都是假的，
一看就是伪造的。“躺好，别动。”林默说。他拿起男人的手机，用男人的指纹解锁，
开始翻看。通话记录很少，短信没有，微信只有一个账号，
联系人只有一个——昵称是空白的，头像也是空白的。聊天记录只有一句话：“目标确认。
完成后销毁手机。”林默截屏，把图片发到自己手机上，然后把聊天记录删掉，
手机放回男人口袋。“你走吧。”他说。男人愣住了。“你……你不报警？”林默看着他，
目光平静得让人发毛。“报警？告诉警察有人要杀我，然后让他们立案、调查、抓人？
等流程走完，够你杀我十次了。”他侧身，让开门口。“回去告诉你的雇主，任务失败了。
顺便告诉他，林默知道了。”男人爬起来，踉跄着往外跑。跑到门口，他回过头，
看了林默一眼。林默还站在原地，手里拿着那卷被打穿的卫生纸，
像是在看一个有趣的实验数据。男人跑了。林默在厕所里站了很久。
他低头看着门板上的弹孔，看着墙上的弹痕，看着手里那卷纸。三十万。他的命，
在暗网上只值三十万。他想笑，但笑不出来。他走出厕所，回到工位。
屏幕上的loss曲线还在震荡，但已经不重要了。他打开浏览器，开始搜索。
第二章 噪声中的信号林默没有回家。他在公司待到凌晨四点，把那把枪拆开，研究了一遍。
格洛克19，奥地利造，序列号被磨掉了，无法追溯。弹夹里还剩14发子弹，
加上打出去的那一发，标准的15发容量。他把枪拆成零件，分别藏在公司不同的角落。
不是打算长期保留，是还没想好怎么处理。凌晨四点二十分，他离开公司，打车回家。
出租车上，他闭着眼睛靠在座椅上，脑子里却一刻没停。
率、水管的声音、门缝的阴影、气流的异常、金属的摩擦声、那个男人的表情、语气、眼神。
数据1：职业杀手，但技术不精。选择的位置虽然合理，但踩点不充分，
没有确认目标是否会提前离开。数据2：临时起意。原本计划是制造意外，
但发现目标独自加班后改变策略。数据3：雇佣兵，但不是顶级。三十万的报价，
在杀手市场属于中低端。数据4：暗网任务。说明雇主不想暴露身份，愿意花点钱解决麻烦。
数据5：目标明确。对方知道他的姓名、年龄、职业、住址、公司。数据6：时间点。
为什么是现在？他最近做了什么？最后一个问题，是他最想不通的。
他只是一个普通的算法工程师。七年换了三家公司，不争不抢，不得罪人，
连离职都是和平分手。谁会花三十万买他的命？前女友？不至于。大学室友？更不至于。
竞争对手？他又不是什么行业大佬。除非——车停了。司机说：“到了。”林默付钱下车，
站在小区门口。凌晨四点半，天还没亮，路灯昏黄，路上一个人都没有。
他抬头看着自己住的那栋楼，十八层，他的窗户在十二层，黑着灯。他站在那里，一动不动，
站了三分钟。数据输入： 小区大门，监控摄像头的位置。保安亭，灯亮着，保安在玩手机。
单元门，需要门禁卡。电梯，有监控。楼道，声控灯。他的房门，两道锁，没有猫眼。
信息融合： 安全。至少目前是。他刷卡进单元门，等电梯，上楼，开门，进屋，反锁，
拉上窗帘。然后他坐在沙发上，打开电脑，开始干活。就像他在公司做的那样：读数据，
清洗数据，建模，调参，验证。只不过这一次，他的数据集不是用户行为日志，
是连环杀人案。他从网上爬了近一个月所有“意外死亡”的新闻，一共87条。
按照年龄、性别、职业、死亡地点、死亡时间、社交账号活跃度，打了20多个特征标签。
然后他开始做聚类。K-means，DBSCAN，
层次聚类——他用所有能想到的算法跑了一遍。结果都一样：87条数据里，有8条，
形成了一个密集的簇。这8个人，全都是互联网从业者，全都是30-35岁男性，
全都在死前一周去过同一个地方——滨江科技园。林默把那8个人的名字列出来：张伟，男，
34岁，程序员，滨江公寓燃气爆炸，死亡时间：2月14日李强，男，32岁，产品经理，
地铁站意外坠落，死亡时间：2月11日王磊，男，33岁，算法工程师，健身房杠铃滑落，
死亡时间：2月8日赵刚，男，35岁，运维工程师，家中电器短路引发火灾，
死亡时间：2月5日刘洋，男，31岁，UI设计师，深夜过马路被货车撞倒，
死亡时间：2月3日陈晨，男，34岁，数据分析师，酒店电梯故障坠亡，
死亡时间：1月29日周明，男，33岁，测试工程师，游泳馆溺水，
死亡时间：1月26日吴杰，男，35岁，项目经理，餐厅食物中毒抢救无效，
死亡时间：1月23日林默盯着这份名单，后背有点发凉。不是害怕，是兴奋。
那是他做算法七年来，最熟悉的感觉——信号浮现。他继续深挖。这8个人的社交媒体账号，
他一个个扒下来，开始做时间序列分析。他们死前的最后24小时，都发过内容。
有的是微博，有的是朋友圈，有的是抖音。内容五花八门，有的是加班吐槽，有的是晒咖啡，
有的是转发段子。但林默发现了一个规律：这8个人，在发最后一条内容的时候，
定位都显示他们在移动。不是正常移动。是沿着同一条路线——从滨江科技园出发，
往东走300米，左转，往北走200米，然后信号消失。林默在地图上标出这条路线。
终点是一个叫“滨江创意产业园”的地方。他把地图放大。滨江创意产业园，B区，三号楼，
五层。五层只有一个公司。名字叫：深瞳科技。林默盯着这四个字看了三秒。深瞳科技。
他听说过。一家做AI视觉的创业公司，三年前成立，融资融到C轮，估值二十亿。
创始人是个三十出头的年轻人，叫许深。许深。林默开始搜这个人。清华大学本科，
卡内基梅隆大学博士，研究方向是计算机视觉和多目标跟踪。发表过十几篇顶会论文，
引用量上千。三年前回国创业，
做的产品叫“深瞳卫士”——一款用AI分析监控视频、自动识别安全隐患的系统。
林默点开了深瞳卫士的官网。官网首页是一段宣传视频。视频里，
一个戴着安全帽的工人在工地行走，
统用红色框圈出了他身边的每一个潜在危险——掉落的扳手、不平的地面、即将开来的卡车。
视频的slogan是：“我们能看见你看不见的危险。”林默的呼吸停了一拍。不是害怕。
是那个熟悉的兴奋感又来了——他的滤波器捕捉到了另一个信号。他打开代码编辑器，
开始写一个爬虫。目标：深瞳卫士的公开案例、白皮书、招聘信息、专利申请。两小时后，
太阳升起的时候，他的爬虫抓到了387份文档。他建了一个新的文件夹，
名字叫：“许深”。第三章 深瞳林默花了三天时间，把387份文档全部读完。
深瞳科技的核心技术，是一套基于深度学习的多目标跟踪系统。
它能同时追踪监控画面里的几十个目标，预测每个目标未来3-5秒的轨迹，
并判断是否可能发生碰撞、跌倒、坠入危险区域等事故。
这套系统已经在十几个城市的智慧城市项目中落地。
工地、地铁站、商场、体育场馆——都有深瞳卫士的身影。林默看着那些案例，
脑子里那个念头越来越清晰：如果这套系统不是为了“预防”事故，
而是为了“制造”事故呢？它能预测一个人的轨迹，就能知道一个人下一秒会走到哪里。
如果在这个轨迹上，提前布置一个“意外”——比如让一块地砖稍微翘起一点点，
让一盏灯的闪烁频率改变一点点，让一扇门打开的角度偏差一点点——这个人就会在那一秒，
正好走到那个位置，正好触发那个“意外”。监控会拍到整个过程。
但警方只会看到：一个人正常走路，突然脚下绊了一下，摔倒，头撞在台阶上。意外。
完美意外。林默打开那8个人的新闻，一条一条对照。张伟，燃气爆炸。
燃气管道不可能无缘无故爆炸。如果是人为破坏，需要动管道接口，
需要精确计算泄漏量和引爆时间。
但如果有一个系统能预测张伟几点会回家、几点会进厨房、几点会开火做饭，
就可以提前布置一个微小的泄漏点，让他在打开燃气灶的那一刻，正好引爆。李强，
地铁意外坠落。地铁站人很多，监控很多。
如果系统能预测李强会在某节车厢门打开时挤上去，就可以在那个时间点，
让某个“路人”正好挤他一下，让他失去平衡，正好摔进列车和站台的缝隙。王磊，
健身房杠铃滑落。健身房器材每天都有无数人使用。
如果系统能预测王磊会在某天使用某个卧推架，就可以提前在杠铃螺丝上做手脚，
让它在他推到最重的那一下正好滑脱。……林默一条条想下去，越想越觉得可怕。
不是因为这些“意外”有多完美。
是因为这些“意外”根本不需要人为操作——只需要一个能预测轨迹的算法，
和一个能执行微小干扰的执行者。执行者可以是任何人。一个“不小心”挤到他的路人，
一个“刚好”在他前面停下的人，一个“碰巧”手里拿着东西的人。他们什么都不知道，
只是被算法选中，在正确的时间出现在正确的地点。林默又想起那个厕所隔间外的杀手。
那个杀手是执行者。但他不是被算法选中的路人，他是被雇来的。这说明什么？
说明许深的系统，还在实验阶段。还不能完全依靠“路人”来完成“意外”。
还需要雇佣杀手作为备用方案。而那8个人，是他的实验数据。林默站起来，走到窗边。
阳光很好，楼下有小孩在玩，老人坐在长椅上晒太阳。他们不知道，在这个城市里，
有一个人正用算法算着别人的死亡。他拿起手机，给一个号码发了条消息。那个号码，
是他从一个已经离职的前深瞳员工那里要来的。他没抱太大希望，只是试一下。
没想到对方很快回了。“你是谁？”林默打了四个字：“我想知道。”对方沉默了很久。
久到林默以为他不会回复了。然后手机震了。“明天下午三点，滨江科技园，星巴克。
你一个人来。”林默看着这条消息，笑了。那是第一个死者的死亡地点。滨江科技园，
星巴克。第四章 前员工第二天下午两点五十分，林默坐在滨江科技园星巴克的角落位置。
他提前四十分钟到，选了一个能看到整个店面的位置。
这是粒子滤波的初始步骤——先观测环境，建立背景模型。店里人不多。两个女生在自拍，
一个穿西装的中年男人在电脑上敲东西，一个戴眼镜的年轻人坐在靠窗的位置发呆，
还有一个推着婴儿车的年轻妈妈在排队点单。
林默把这些人的特征都记下来：年龄、穿着、位置、行为模式。三分钟后，
他建立了基准模型——正常的星巴克下午时段，噪声水平约0.3。三点整，
门口进来一个人。男，三十出头，中等身材，穿灰色卫衣，戴棒球帽，帽檐压得很低。
他进门后没有直接走向林默，而是先去点了一杯咖啡，然后才慢慢走过来，在林默对面坐下。
“林默？”林默点头。男人摘下帽子，露出一张疲惫的脸。眼袋很重，眼睛里有血丝，
像是好几天没睡好。“我叫陈峰。你说的那个人，是我前同事。”他压低声音，
“你想知道什么？”林默没有直接回答。他盯着陈峰的眼睛，三秒，五秒。滤波器在运行。
对方的微表情、肢体语言、语气——数据融合，置信度评估。“你怕什么？”林默问。
陈峰愣了一下。林默说：“你看起来像好几天没睡。你在怕什么？”陈峰沉默了。
他端起咖啡喝了一口，放下，又喝了一口。“我怕死。”他终于说。林默没有接话。
陈峰深吸一口气，开始讲：“我在深瞳待了两年。刚进去的时候，
我以为自己在做一件很酷的事——用AI救人。你知道那种感觉吗？你写的代码，
能帮人避开危险，能救命。”林默点头。“后来我发现，事情没那么简单。
”陈峰的声音更低了一点，“我们有一个内部项目，叫‘深度测试’。
名义上是为了验证算法的准确性，给真实场景打标签。但后来我发现，
那些测试场景……都是真实发生的意外。”林默的瞳孔微微收缩。“什么意思？
”“意思就是，我们的系统，在预测意外。但它预测的，不是‘可能发生的意外’，
而是‘正在发生的意外’。我们在用真实的事故数据训练模型。
那些事故……发生在测试之前。”林默沉默了三秒。“你是说，你们的系统能提前预测事故？
”“不是预测。”陈峰摇头，“是设计。”他把手机拿出来，点开一个文件夹，递给林默。
林默看到里面是几十个视频文件。文件名全是日期加地点。他点开一个。
视频画面是地铁站的监控。人很多，来来往往。画面里有一个穿灰色外套的男人，
正在站台上等车。系统用红框圈住他，旁边有一串数字：目标ID 127，
速度1.2m/s，方向东南，预测轨迹……画面继续播放。红框一直跟着那个男人。
列车进站，门打开，男人往前走。就在他走到车门前的瞬间，
旁边一个人突然挤了他一下——很轻，像是正常的拥挤。但那个男人的重心偏了。
他往旁边歪了一步，脚踩到了站台边缘，然后整个人摔进了列车和站台的缝隙。视频结束。
林默盯着定格的画面，后背有点凉。“这不是预测。”他说，“这是记录。
”陈峰点头：“对。这是事后复盘。但你看那个红框——它在那个路人出现之前，
就已经标出了他和目标会发生碰撞。”林默重新看了一遍。把进度条拖回去，一帧一帧看。
路人从画面右侧进入，系统在他进入画面的第3帧就给他标上了红框，开始追踪他的轨迹。
而在那个路人真正碰到目标之前10秒，系统就已经预测出——他们的轨迹会在某个点交汇。
林默的呼吸停了一拍。这不是事后复盘。这是实时预测。而且，预测准确。“这不可能。
”他说，“人的行为是随机的。你怎么可能在10秒前预测两个人会撞在一起？
”陈峰看着他，目光很复杂。“你不知道？”他说，“你不是算法工程师吗？
”林默愣了一下。陈峰说：“你以为我们的模型是拿什么训练的？
你以为那些事故视频是哪里来的？”林默没有回答。但他已经猜到了。
“我们拿了全国三十个城市的监控数据。”陈峰说，“三年的监控数据。
几百万个小时的视频。我们训练了一个模型，能预测任何两个人在任何场景下的交互概率。
只要给足够多的数据，人的行为就不是随机的。”林默沉默了。这是对的。从信息论的角度，
任何行为都有信息熵。只要数据足够多，熵就可以降低。理论上，只要有无限多的数据，
就能预测一切。“所以那8个人……”林默说。陈峰打断他：“什么8个人？”林默看着他，
三秒。滤波器输出：他不知道。“没什么。”林默说，“你继续说。
”陈峰深吸一口气：“后来我发现，这个模型不只是用来预测的。它可以用来设计。
