研發網路完成基礎整合後的第二個星期，一個異常訊號引起了李文博的注意。
在新加坡凌晨兩點，雅加達的物流演算法模組，突然向蘇黎世的低溫資料庫發起高頻查詢請求——每秒87次，持續了整整十二分鐘。
系統日誌顯示這是“計劃外行為”，但故障排查並未發現錯誤程式碼。
“這是bug嗎？”張彬在晨會中提出疑問。
李文博調出查詢內容：演算法在請求過去三年間。
東南亞雨季期間，各城市冷鏈車廂內0.5米高度處的溫度波動資料——一個極其特定的維度。
“這不是預設查詢。”他沉吟道，“但也不是隨機錯誤。”
米勒教授從蘇黎世接入會議：
“我們的資料庫介面確實開放了這些歷史資料，但查詢模式顯示……系統似乎在尋找某種關聯。”
李文博讓AI重構圖景：那個凌晨，雅加達系統正在模擬特大暴雨下的藥品配送路線。
按原設計，它只需呼叫即時天氣資料和標準溫控引數。
但它“主動”追溯了歷史，試圖找出“在類似暴雨條件下，車廂內特定高度的微溫區如何影響某些藥品的穩定性”。
“它提出了一個我們從未明確程式設計的問題。”李文博說。
這不是預設的“如果-那麼”邏輯鏈，而是系統在各模組資料貫通後。
自發產生的資料引力——某個演算法在執行中“感知”到自己的知識盲區。
然後沿著新建立的技術網路，去“尋找”可能填補該盲區的資料來源。
李文博稱之為網路的“第一縷自主思考”。
他立即召集核心團隊，但並非為了修復“異常”，而是設計實驗。
“如果這是一個bug，我們需要修復；但如果這是系統開始展示某種‘好奇心’，我們需要理解它、引導它。”
實驗為期兩週。
他們在八個研發中心同步部署了“自主查詢監測器”，追蹤所有跨模組、非預設的資料請求。
結果令人驚訝：平均每天發生47次此類“計劃外但非錯誤”的資料互動。
而且呈現出明確的學習曲線——後期互動的精準度和相關性明顯提高。
最典型的案例發生在墨西哥城試點。
當地團隊正在除錯適應街頭文化的交通預測模型。
系統突然調取了新加坡資料庫中的“節慶期間人流疏散模式研究”。
和班加羅爾的“非結構化空間動態建模演算法”——這些資源本是為完全不同的場景開發的。
整合後的模型準確率提升了11%。
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