人多,结构复杂,
入口分散,出口不对称,
现场还夹杂着大量非目的性流动人群。
一句话总结——
传统模型最头疼的那种。
方案会上,有人提出用“那套模型”。
会议室安静了一瞬。
主持人没立刻反对,只问了一句:
“能不能解释清楚,它到底怎么‘看人’?”
负责对接的技术人员想了想,说:
“它不看‘人数’,
它看‘意图’。”
“谁是赶时间的,
谁是观望的,
谁是被动跟随的,
谁会在某个节点突然犹豫。”
“这些在以往模型里,
全是噪声。”
这一次,他们决定赌一把。
不是全量接入,
而是作为“影子系统”,
只做预测,不做指挥。
系统启动那一刻,
后台没有炫目的界面,
只有一张不断变化的流动图。
不是箭头,
不是曲线,
而是一团团在缓慢呼吸的“热区”。
有人盯着屏幕看了十分钟,
突然意识到一件事:
这不是在模拟“人往哪走”,
而是在模拟——
人什么时候会改变主意。
活动开始前四十五分钟,
系统第一次发出提示。
不是警报,
而是一行极其克制的建议:
“建议提前疏散 B区外围 7%流量。”
指挥组皱眉。
按经验,
那个区域现在还很空。
有人不放心,
调了现场监控。
画面里一切正常,
甚至有点冷清。
但十五分钟后,
情况开始变化。
并不是人突然多了,
而是几条看似无关的小路径,
开始出现同步的停顿。
有人放慢脚步,
有人左右张望,
有人拿出手机。
这些细节,
在过去的系统里,
根本不会被标记。
而现在,
它们在图上慢慢汇聚成一个轮廓。
二十分钟后,
现场负责人低声说了一句:
“如果现在不动,
十分钟后这里会堵死。”
没有犹豫。
疏导提前开始。
不是强制改道,
只是微调。
多放一个出口,
多亮一盏指示灯,
多安排一组志愿者。
动作很小,
但方向极准。
结果出来的时候,
连最保守的人都沉默了。
峰值到来时,
那个原本“理论上必堵”的区域,
人群密度始终没破阈值。
没有踩踏,
没有推搡,
甚至连抱怨都很少。
事后复盘,
指挥组把传统模型和这套系统的预测图
并排放在一起。
差距几乎残忍。
传统模型在高峰前五分钟才给出预警,
而群体 AI,
在人群还没意识到自己要挤的时候,
就已经看见了结果。
有人忍不住问了一句:
“这套东西,
是不是已经在我们不知道的地方,
被训练过无数次了?”
没人回答。
但所有人心里都有一个模糊的答案。
那天晚上,
一份新的内部文件被创建。
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