軒峰和老張帶著川西采集的地震能量數據回到公司時，小李已經整理好了之前的曆史數據和實驗室模擬數據，研發團隊立刻投入到“城市應急ai係統”的優化工作中。數據導入係統的第一天，團隊就遇到了難題——川西采集的實地數據裡，包含了多種複雜地質結構下的能量波動信號，和實驗室裡單一環境模擬的數據差異很大，直接套用原有的算法模型，預警誤差比預期高了近15。
“問題出在算法對‘真實地質乾擾信號’的過濾上。”軒峰盯著電腦屏幕上的波形圖，指著其中一段雜亂的信號說，“實驗室裡沒有考慮到岩層摩擦、地下水流動這些乾擾因素，導致實地數據進來後，係統把這些乾擾當成了地震前兆信號，才會出現誤差。”
團隊圍著會議桌討論了一上午，最終決定調整算法的“信號識彆權重”——軒峰提出，結合之前做ai武脈監測時“區分不同能量波動”的經驗，給實地采集的“有效地震信號”比如岩層斷裂前的低頻振動）更高權重，同時加入“乾擾信號過濾模塊”，把地下水、風吹震動等無關信號排除掉。
接下來的三個月，團隊幾乎天天泡在實驗室裡。軒峰每天除了調整算法參數，還會拿出從川西帶回來的震紋石，偶爾握著石頭感受微弱的能量波動——這讓他更直觀地理解地殼能量的變化規律，好幾次在算法卡殼時，都是這種“感知”幫他找到調整方向。比如有一次，係統對“微震信號”的識彆總是延遲，軒峰想起老人說“微震前地下會有細微的‘嗡嗡’感”，便讓團隊在算法裡加入了“低頻微震信號優先捕捉”的邏輯，果然解決了延遲問題。
三個月後，“城市應急ai係統”的優化終於完成，團隊第一時間進行內部測試。小李在控製台輸入“模擬4級地震，震中位於市區東部老城區”的指令，屏幕上的係統界麵瞬間跳轉——左上角的預警倒計時開始跳動，10秒後，界麵彈出紅色預警框，同時標出震中位置、預估影響範圍，下方自動生成三條救援路線：第一條通往震中附近的小學，第二條連接老城區的社區醫院，第三條避開了幾棟標注為“危房”的建築，直接通往開闊的應急避難所。
“預警時間正好10秒！路線也避開了所有危險區域！”老張盯著屏幕，聲音裡滿是興奮，“之前模擬3級微震時，預警時間甚至能到12秒，完全夠周邊居民反應！”
小李趕緊把測試結果記錄下來，補充道：“我剛才查了老城區的建築數據，係統標注的‘危房’都是住建部門登記過的，救援路線也和消防部門的現有通道完全匹配，不用額外調整路線規劃！”
內部測試通過的第二天，政府派了三位應急管理領域的專家來驗收。專家們沒有提前通知，直接在係統裡隨機輸入了三種不同場景的模擬指令：郊區5級地震、市區邊緣3.5級地震、地下管線破裂引發的“類地震振動”模擬燃氣泄漏導致的地麵震動）。
前兩種場景下，係統分彆提前9秒和11秒發出預警，生成的救援路線不僅優先覆蓋了學校、醫院等重點區域，還標注出了“臨時物資投放點”；第三種“類地震振動”場景中，係統很快識彆出這不是地震信號，彈出“非地震異常振動，建議排查地下管線”的提示，精準避開了誤判。
“這個係統的預警精度和路線規劃科學性，超出了我們的預期。”帶頭的專家放下手裡的測試報告，對軒峰說，“特彆是對‘非地震乾擾信號’的識彆，避免了不必要的恐慌，很實用。後續隻要再結合更多城市的實地數據做微調，就能正式上線應用。”
軒峰點點頭，回應道：“我們後續會持續收集不同地區的災害數據，比如南方洪水的水流速度信號，進一步完善係統的災害應對範圍，確保係統能真正幫到應急救援工作。”
驗收結束後，團隊成員都鬆了口氣，小李抱著測試報告笑著說：“終於能好好休息兩天了！等係統上線，咱們也算為城市安全做了件實事！”軒峰看著團隊興奮的樣子，心裡也踏實下來——從最初的方案設計，到川西采集數據，再到現在係統研發成功，每一步都沒白費，接下來就是準備係統上線的銜接工作了。
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