实时流量，在三十秒内生成了一份动态风险地图。这份地图被同步推送给应急指挥中心、路政巡查车辆、甚至网约车和外卖平台的调度系统。
视频结束。会议室里静得能听到空调出风的声音。
“这个系统……”刘薇第一个开口，声音有些发干，“研发周期要多久？投入预算多少？”
“如果按照传统开发模式，至少三年，投入不低于两个亿。”林深坦然回答，“但用我们的方法，六个月内完成核心模块开发，九个月上线试点。首期投入，三千万。”
“三千万？”一个特派员终于忍不住出声，“林组长，这个数字你是怎么得出来的？光是硬件采购就不止这个数。”
林深走到会议桌旁，打开随身携带的笔记本电脑。屏幕上的代码如瀑布般流动。
“因为我们不采购硬件。”他说，“‘蜂巢’系统的核心创新在于——算力众筹调度算法。”
他调出一个模拟界面。屏幕上，城市地图被分割成无数个六边形网格，每个网格内都有几个闪烁的光点。
“这是某试点区过去24小时的算力分布热力图。红色代表高负载，蓝色代表闲置。”林深放大其中一个区域，“看这里，区政府的服务器集群，工作时间负载峰值达到85%，但晚上10点到次日早上7点，平均负载只有3%。而相隔两条街的网吧，晚间负载峰值90%，白天却大量闲置。”
“你的意思是……”陈明坐直了身体。
“让算力流动起来。”林深的眼睛亮了起来，“我们开发了一套安全隔离和任务调度协议，可以把城市里闲置的算力资源——政府部门的夜间闲置服务器、企业的非高峰时段算力、甚至个人电脑的冗余性能——通过区块链确权和智能合约激励的方式，整合成一个虚拟的超级计算集群。”
他调出一组复杂的算法公式：“这个调度算法的核心，是我们在过去两个月里突破的。它要解决三个核心问题：任务的安全隔离、算力的动态定价、以及网络延迟的优化。而这三个问题，我们已经找到了解决方案。”
刘薇飞快地在笔记本上记录着，突然抬头：“安全问题怎么解决？把政府数据放到第三方甚至个人设备上跑，这不可能通过合规审查。”
“数据不出域。”林深斩钉截铁，“我们的架构是：敏感原始数据永远留在本地政务云，只把清洗脱敏后的、加密的任务包拆分发放。每个计算节点拿到的，都是无法反推原始信息的碎片。而且每个碎片会同时发送给三个
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