针对公共自行车投放点优化算法的引导实验，在高度受控的模拟环境中准备就绪。

    这不是一个简单的任务，需要考虑实时人流数据、交通状况、天气影响、车辆维修周期等数十个变量，目标是建立一个动态模型，最大化车辆使用率并减少无车可借或无位可还的情况。

     实验室内，气氛凝重。

    吴晓芸坐在舒适的椅子上，被告知这将是一个帮助城市改善服务的“认知游戏”。

    她面前的大屏幕显示着简化后的数据界面和可视化地图。

    苏雨晴在一旁温和地引导，林峻和“青鸾”（通过加密视频连接）在观察室密切关注。

     实验开始。

    初始数据流导入，模拟系统开始运行。

     吴晓芸起初有些好奇和笨拙地操作着界面，试图理解规则。

    但几分钟后，当复杂的、动态变化的数据流完全展开时，她的动作慢了下来，眼神逐渐失去了焦点，变得空洞而专注。

    她放在传感器上的手指无意识地轻微颤动着。

     监控屏幕上，代表她本体意识的脑波活动逐渐平缓，而那个独特的、经过强化的“基石振荡”模式开始清晰地、稳定地显现出来，强度远超以往任何一次自发活动。

     “镜像已接管主要信息处理权限，”苏雨晴低声通过麦克风报告，“主体意识处于旁观状态。

    ” 屏幕上，模拟系统的数据开始发生剧烈变化。

    原本基于固定算法的车辆调度路径被迅速重新计算，新的分配方案以惊人的速度生成、测试、优化、再生成。

    地图上的车辆图标如同被无形的手拨动，以前所未有的效率和合理性流动起来。

     优化效果立竿见影。

    模拟系统显示，车辆使用率提升了18%，用户平均等待时间下降了35%，空载和满桩率被控制在极低的水平。

     整个过程持续了约十二分钟。

    吴晓芸全程几乎没有主动操作，只是静静地“看”着屏幕，仿佛一个局外人。

     当模拟周期结束，系统自动停止时，吴晓芸猛地眨了眨眼，像是刚从梦中醒来。

    她看着屏幕上显示的优化结果报告，脸上露出惊讶和一丝…茫然的自豪？ “我…我做的？”她不确定地问。

     “你提供了非常重要的思