而是人在压力下，如何选择生路。
第一次把《黑旗》的群体模型，真正“接进来”那天，没有任何仪式。
没有发布会，没有报告标题。
甚至连会议室都没坐满。
只是一次被标注为
“补充对照实验”
的内部模拟。
场景很简单。
一座沿海中型城市，老港区，人口密度偏高。
时间设定为工作日下午。
假想事件：强震后伴随局部火灾，港区需要在短时间内完成疏散。
以往流程很熟。
先跑一遍现有模型。
再做几轮参数微调。
最后给出一个“可接受但并不完美”的结果。
所有人心里都有数。
现实疏散，从来不是算法能完全兜住的东西。
这一次不一样。
技术员把《黑旗》里拆出来的那套群体行为模块，作为“旁路模型”接了进去。
没有替换主系统。
只是让它并行跑一遍。
启动那一刻，屏幕上同时出现了两套画面。
左边，是熟悉的疏散仿真。
路径清晰，速度均匀，看起来“很合理”。
右边，是《黑旗》的模型。
一开始，所有人都皱起眉。
“怎么这么慢？”
“第一分钟几乎没怎么动？”
“人群停滞太多了吧？”
有人已经准备在记录表里写下“反应迟缓”。
但第三分钟开始，画面变了。
左边的模型，开始在几个关键路口出现堆积。
人流速度下降，局部密度飙升。
系统自动拉高警报阈值。
右边的模型，却出现了一种很诡异的变化。
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