实验第三天，上午十点十五分。
第三会议室里坐满了人——技术部、市场部、产品部的十八个自愿参加实验的员工，加上苏早，一共十九个。长条会议桌上摊着三台笔记本电脑，投影幕布上显示着这次实验要解决的第一个核心难题：
“‘蓝天科技’智慧城市项目遗留问题：异构数据源实时融合的延迟瓶颈。”
问题描述很长，技术细节复杂，简单来说就是：项目需要同时处理来自交通摄像头、环境传感器、移动终端等七种不同数据源的信息，但这些数据的格式、频率、质量差异极大。现有方案是分别处理再融合，但这样会导致最高达300毫秒的延迟——对于需要实时响应的智慧交通场景来说，这是致命的。
技术部已经为这个问题头疼了两周，尝试了四种方案，都卡在延迟和准确性的平衡点上。
会议室里气氛凝重。
参加实验的员工们盯着投影幕布，眉头紧锁。有人在本子上写写画画，有人托着下巴沉思，有人小声和旁边的人讨论。但所有人的表情都透着一个信息：这题很难。
苏早坐在会议桌主位，目光扫过全场。
她在观察。
观察每个人的状态，观察他们如何思考，观察……林眠。
林眠坐在靠窗的位置，没有看投影幕布，也没有参与讨论。他手里端着一杯茶——茉莉花茶，清淡的香气在会议室里若有若无。他的目光落在窗外，看着楼下街道上缓慢移动的车流，神情平静得像在欣赏风景。
十分钟过去了。
讨论陷入僵局。
“我觉得还是得从数据预处理下手，”技术部的小刘打破沉默，“把七种数据源先统一成标准格式——”
“但转换本身就需要时间，”产品部的小张打断，“而且会损失精度。上次测试，转换导致的延迟就占了120毫秒。”
“那用AI模型预测呢？”市场部的小王提议，“根据历史数据预测下一帧——”
“实时性要求太高，预测模型来不及训练。”小刘摇头。
又沉默了。
苏早看了一眼手表：十点二十七分。
从会议开始到现在，林眠一句话都没说。他只是喝茶，看窗外，偶尔闭一下眼睛，再睁开。
那种平静，在这种焦灼的氛围里，显得格外……刺眼。
“林顾问，”苏早终于开口，“你有什么思路吗？”
所有人的目光都转向林眠。
林眠缓缓转过头，放下茶杯。
“问题不在数据融合，”他说，“在时间同步。”
会议室里响起轻微的吸气声。
“什么意思？”小刘追问。
林眠站起来，走到白板前，拿起马克笔。
他没有看投影幕布上那些复杂的技术文档，而是直接在白板上画了一个简单的时间轴。
“你们一直在想怎么让数据‘对齐’，”他边说边画，“但七种数据源的时间戳精度不一样，采样频率不一样，传输延迟也不一样。强行对齐，就像让七个节拍器用不同速度打拍子，还要硬凑成一首曲子——不可能。”
他在时间轴上标出七个点，代表七个数据源。
“所以解决方案不是‘对齐’，而是‘补偿’。”林眠继续说，“建立一个动态的时间补偿模型，根据每个数据源的历史延迟波动，实时预测其当前的时间偏差，然后在融合时自动校正。”
他在每个点旁边画了条波动曲线。
“这样，我们不需要等所有数据都到齐再处理，而是来一个处理一个，只是在处理时根据预测模型进行时间校正。延迟可以降到……”他顿了顿，“30毫秒以内。”
会议室里一片寂静。
有人开始快速在电脑上模拟这个思路，键盘敲击声密集响起。
小刘盯着白板上的图，眼睛发亮：“对啊！我们一直想的是‘等待’和‘对齐’，从来没想过‘预测’和‘补偿’！这个思路……”
“但是，”小张提出质疑，“时间补偿模型怎么建？每个数据源的延迟波动都不一样，而且会随着天气、网络状况实时变化——”
“用强化学习。”林眠说得很自然，像在说今天天气不错，“模型不需要预先知道所有情况，它可以在线学习，根据实际误差实时调整补偿参数。初始阶段误差可能大一些，但运行几个小时就能收敛到稳定状态。”
他又在白板上画了个简单的反馈循环图。
“这……”小张张了张嘴，说不出话。
苏早盯着林眠。
从他站起来，到画出解决方案，总共用时……三分十七秒。
而且这三分十七秒里，有将近一分钟他只是在白板前站着，闭着眼睛，一动不动，像是在……等待什么。
等他睁开眼睛时，思路就出来了。
清晰，完整，直击要害。
那种感觉，不像是在“思考”，更像是在“读取”——读取某个已经存在的答案。
“这个方案，”苏早缓缓开口，“验证过吗？”
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