“不是想好。”陈帆说，“是必须走这一步。我们在金融市场太显眼了。每一次精准操作，都会引来更多眼睛盯着我们。与其一直被人猜测是不是掌握了内幕，不如把重心转移到没人注意的起点——还没涨价的土地。”
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李航沉默片刻，忽然问：“那你打算怎么估值？市盈率？现金流折现？还是拍脑袋定个容积率乘以单价？”
“用我们的老办法。”陈帆重新调出系统架构图，在“金融变量分析层”下方新增一个模块，“我要让系统学会读地图、算距离、估人流。”
他命名该模块为“城市空间动力学模型”。
初始数据导入开始。第一批接入的是北京市统计年鉴中的分区域人口流动数据、公交刷卡记录汇总、写字楼空置率报表。系统尝试将这些非结构化信息转化为可量化的指标。
匹配失败率很快跳了出来：87.3%。
屏幕上列出原因：坐标体系不统一、数据粒度粗、部分字段缺失严重。比如“早高峰进出站人数”只有年度总计，没有按站点细分；“新建小区入住率”依赖开发商自行上报，真实性难以校验。
“硬塞不行。”周婷指出，“金融数据有标准格式，但城建数据太散。系统没法直接理解‘距离地铁五百米’意味着什么，除非我们先教会它这个距离对应的时间成本、步行意愿衰减曲线。”
陈帆点头，调出另一组历史数据：1999年至2000年全国十五个重点城市的经济增速与同期商品房均价涨幅的相关性矩阵。表格显示，经济活跃度每提升一个百分点，核心城区房价平均上涨2.4%，而交通枢纽周边则放大至3.7%。
“这是桥梁。”他说，“先把宏观经济增长作为中介变量，建立起‘经济热度→人口流入→交通压力→土地溢价’的间接链路。等系统跑通这条路，再逐步替换更精细的底层数据。”
他授权开启“多维权重测试模块”，将“交通可达性”设为初始最高优先级，其次是“教育资源覆盖半径”和“产业聚集指数”。
新一轮运算启动。
十分钟后的输出结果显示，在五道口、望京、亦庄三个候选区域中，五道口以综合评分86.4分位列第一。关键加分项正是即将交汇的三条轨道线路，以及周边密集的科研机构布局。
“系统认了。”李航看着结果，“但它还没真正理解城市是怎么运转的。它只是学会了怎么套公式。”
“所有认知都从模仿开始。”陈帆打开文档编辑器，开始撰写第一份《地块潜力初筛报告》。标题下方写着：“基于跨域数据融合的城市发展空间预判——以北京五道口为例”。
打印机嗡嗡响起，纸张缓缓吐出。
他拿起那份还带着余温的报告，目光再次落在主屏上那个闪烁的红点。
“我们以前做的，是顺着市场的浪走。现在要做的，是看清水底下哪块石头会被冲上来。”
周婷已经开始整理专项基金的合规申报材料，同时设置新的数据清洗规则，确保后续采集的政府文件能被系统正确解析。李航则重新检查资金调拨路径，确认每一笔流转都符合跨境监管要求。
没有人再质疑这个方向。
但他们都知道，真正的难题才刚开始。
系统虽然锁定了目标区域，但在最后一次数据同步时，弹出了一条风险提示：
【政策风向模糊度上升：近期规划文本中“优先发展”类表述减少，“研究论证”“视情况推进”类措辞增加，建议延长观察周期】
这条警告没有被忽略。
陈帆把它复制进了报告附录，标注为“首要不确定性因素”。
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