研发网络完成基础整合后的第二个星期，一个异常信号引起了李文博的注意。

在新加坡凌晨两点，雅加达的物流算法模块，突然向苏黎世的低温数据库发起高频查询请求——每秒87次，持续了整整十二分钟。

系统日志显示这是“计划外行为”，但故障排查并未发现错误代码。

“这是bug吗？”张彬在晨会中提出疑问。

李文博调出查询内容：算法在请求过去三年间。

东南亚雨季期间，各城市冷链车厢内0.5米高度处的温度波动数据——一个极其特定的维度。

“这不是预设查询。”他沉吟道，“但也不是随机错误。”

米勒教授从苏黎世接入会议：

“我们的数据库接口确实开放了这些历史数据，但查询模式显示……系统似乎在寻找某种关联。”

李文博让AI重构图景：那个凌晨，雅加达系统正在模拟特大暴雨下的药品配送路线。

按原设计，它只需调用实时天气数据和标准温控参数。

但它“主动”追溯了历史，试图找出“在类似暴雨条件下，车厢内特定高度的微温区如何影响某些药品的稳定性”。

“它提出了一个我们从未明确编程的问题。”李文博说。

这不是预设的“如果-那么”逻辑链，而是系统在各模块数据贯通后。

自发产生的数据引力——某个算法在运行中“感知”到自己的知识盲区。

然后沿着新建立的技术网络，去“寻找”可能填补该盲区的数据源。

李文博称之为网络的“第一缕自主思考”。

他立即召集核心团队，但并非为了修复“异常”，而是设计实验。

“如果这是一个bug，我们需要修复；但如果这是系统开始展示某种‘好奇心’，我们需要理解它、引导它。”

实验为期两周。

他们在八个研发中心同步部署了“自主查询监测器”，追踪所有跨模块、非预设的数据请求。

结果令人惊讶：平均每天发生47次此类“计划外但非错误”的数据交互。

而且呈现出明确的学习曲线——后期交互的精准度和相关性明显提高。

最典型的案例发生在墨西哥城试点。

当地团队正在调试适应街头文化的交通预测模型。

系统突然调取了新加坡数据库中的“节庆期间人流疏散模式研究”。

和班加罗尔的“非结构化空间动态建模算法”——这些资源本是为完全不同的场景开发的。

整合后的模型准确率提升了11%。

“系统在自我教学。”李文博在月度报告中写道：

“各中心的技术模块，正通过标准化接口形成的‘可互操作层’，开始交换不仅是数据，还有‘知识需求’。”