最先察觉异常的，不是研究所，也不是部门内部。
是媒体。
节假日返程结束后的第二天清晨，
几家交通口的记者在整理素材时，同时注意到了同一件事。
数据太干净了。
不是“情况好转”，
而是那种让人不太舒服的干净。
某位跑了十几年交通线的老记者盯着后台热力图看了很久，
终于忍不住在编辑群里打了一行字：
“你们不觉得……
这次的堵点，好像在出现之前就没了吗？”
没人立刻回他。
过了几分钟，
另一条消息跳出来：
“我也发现了。
按往年经验，至少三处节点必爆，
结果今年全程平滑。”
第三个人补刀：
“不是没堵，
是没形成‘堵’这个状态。”
这句话一出来，
群里突然安静了。
因为这正是最诡异的地方。
不是没有车多、
不是没有人赶时间、
不是没有突发情况。
所有“会导致拥堵的条件”都在，
却始终没跨过那条线。
就像有人在你即将摔倒的瞬间，
提前把地面垫平了。
当天中午，
第一篇报道悄悄上线。
标题很克制——
《返程高峰为何“消失”？》
正文没有下结论，
只做了一件事：
把过去五年的返程曲线，
和今年的叠在了一起。
差异一眼就能看出来。
往年是尖峰，
今年是缓坡。
评论区很快炸了。
“是不是数据造假？”
“这不可能吧，全国一起走还能这么顺？”
“我开了二十年车，这是第一次没被卡在老地方。”
更多人开始主动回忆。
“对啊，我那天刚要并线，前面突然被引导走了另一条。”
“我本来会晚到，结果提前半小时到家。”
“地铁站那个人流……像被人提前算过。”
记者嗅到了味道。
第二篇稿子开始深挖，
关键词变成了——
“提前”。
《多个传统拥堵点被提前分流》
《高峰尚未到来，调整已完成》
稿子发出去不到一小时，
编辑部电话就响了。
不是质疑，
不是投诉。
而是一个很谨慎的问题：
“你们的判断依据，
是公开数据，
还是内部消息？”
记者愣了一下，
回答得很老实：
“全是公开数据。”
电话那头沉默了几秒，
只回了一句：
“那就好。”
挂断电话后，
编辑皱着眉说了一句：
“这事儿……
好像不该被我们第一个点出来。”
但已经来不及了。
第三天，
几家主流媒体几乎同时跟进。
用词开始变得一致。
“堵点提前消失”
“高峰被‘化解’而非‘应对’”
“交通系统出现‘前置判断’特征”
这已经不是普通调度了。
这是在预测人群的下一步动作。
有人在专栏里写了一句意味深长的话：
“如果不是实时指挥，
那就只能说明一件事——
有人提前知道了结果。”
评论区彻底失控。
“这是人工智能吗？”
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