南京，城墻保護中心三樓的技術攻堅辦公室。
空氣里彌漫著咖啡的苦澀氣味，和主機散熱風扇的低鳴。
窗簾緊閉，隔絕了外部光線，只余數塊大小不一的屏幕散發出幽藍的光，映照著周明遠、夏金玉和幾位核心技術人員的身影。
夏金玉眼睛熬得通紅，但一種近乎亢奮的光芒卻壓過了疲憊。
驟然，她從椅子上站起來。
因動作太快，帶起一陣輕微的眩暈。
但她毫不在意，指著中央主屏幕上不斷滾動優化、最終趨于穩定的數據曲線和三維模型圖，道：“成了！周老師，各位，關鍵點找到了！算法融合與動態閾值自適應調整！”
她快步走到大屏前，用激光筆圈出幾個核心區域：“看這里，我們放棄了之前試圖設定一個‘萬能’固定閾值的思路。我們引入了中科院地球物理所最新發布的‘微震信號模式識別卷積神經網絡算法’，結合我們自己構建的‘超大型城市復雜背景噪音深度學習模型’。”
她切換界面，展示出頻譜分析圖和多層神經網絡結構圖，接著說：“系統現在不再是‘笨拙’地檢測有沒有震動，震幅多大。而是像最精明的‘聽診者’，能實時‘學習’和‘理解’不同時段。比如白天游客密集期、深夜地鐵停運后、凌晨環衛作業時。它會嘗試錄入，建立一個在不同天氣條件、活動之下的‘正常’震動頻譜特征庫，并據此建立動態變化的基線。”
一個技術人員想了想，問：“意思就是，像風雨、雷暴、干燥的天氣，不會產生誤報現象？”
“是的。”
“鄰近道路有重型卡車通過、節假日大型活動產生的特殊聲波，也不會被誤判，對嗎？”
“沒錯。”
此時，周明遠推了推滑到鼻梁的眼鏡，臉上終于露出一絲欣慰笑容。
“錄入震動頻譜特征庫，是很好的思路。我們不再是防御‘震動’本身，而是防御‘異常模式’。對于地下潛在的威脅，比如小規模定向爆破，或者機械挖掘地道，其產生的震動波形在頻率、能量分布、持續時間、傳播衰減特性上，與自然地質活動、常規城市施工有本質區別。我們的新算法，重點就是捕捉這些‘異常模式’。”
微小沉降、地下水滲流、打樁、盾構這類情況，不會被算作“異常模式”。
另一位技術人員，揉了揉干澀的眼鏡，拍掌稱好。
多日以來，不眠不休的煎熬，終于迎來了曙光。
周明遠調出模擬結果：“我們與省臺網部分數據站做了實時共享與交叉驗證。現在報警不再是單一傳感器超標，而是綜合多點定位、波形智能比對，并關聯市政、交通的大型活動時間表。模擬顯示，對類似儀鳳門事件的小型淺層定向爆破，識別準確率從不到60%提至92%以上，預警平均提前3-5分鐘。同時，對地鐵、演唱會等已知干擾的誤報率從頻繁報警降至1%以下，完全可操作。”
辦公室里，頓然響起一陣歡呼聲。
雖然這只是軟件突破，離硬件部署、全網升級、人員培訓和預案完善，還有很長的路，但這無疑是為團隊注入了強心劑。
夏金玉揉了揉太陽穴，笑得粲然。
剛喝了一口咖啡，她放在桌上的手機突然震動起來，屏幕上跳動著“秦箏”的名字。
她拿起手機走到窗邊接聽。
“金玉！你現在能出來嗎？馬上過來一趟！”秦箏的聲音壓得很低，語速極快。
“明孝陵？”
“嗯，抓到一個！正在審！情況有點特別，可能需要你幫幫忙！快點！”
夏金玉的心臟猛地一縮。
我的預感這么準？
她沒有任何猶豫，轉身對周明遠快速低語了幾句。
周明遠臉色一凝，立刻點頭：“快去！這邊有我。注意安全，隨時溝通！”