一条是标准补给车,载重更高,路径更短,效率最优。
另一条是旧型缓行车,度慢,能耗高,还带轻微转向迟滞。
按所有旧逻辑,标准补给车都该优先。
快,稳,损耗低,结论清晰。
可那天夜里,高维协同层在排程落锤前,突然压下了标准补给车的优先级。
改放旧型缓行车先走。
调度层当场一片安静。
值班调度员盯着优先级跳变,第一反应是系统抽了。
因为标准车无论从哪项参数看都更优。
旧缓行车唯一的“优势”,只有一项极少被纳入高优先级调度的备注。
【车载减震更平稳】
然后他们很快知道为什么了。
缓行车后舱,坐着一个刚做完胸腔修复的小孩。
七岁,医务转运,伤口刚封,标准车跑得快,但北侧第三段轨有老接缝,快车过那段会颠。
颠不死人。
但会让他一路疼醒。
旧缓行车慢,晃得轻。
晚十一分钟到。
可孩子不会在半路疼到抖。
高维观测层完整记录了整条调度链。
【方案a】
【效率最优】
【时效最优】
【个体舒适损耗高】
【方案B】
【效率次优】
【时效次优】
【个体负担低】
旧逻辑下,a没有悬念。
新协同层选了B。
主控层同步到这份排程时,监测组没人出声。
因为他们都知道,这不是“缓冲”。
也不是“预留”。
这是更难的一步。
结论体系第一次在“更快”和“更轻”之间,选了后者。
不是因为它算不出最优。
恰恰相反。
它清楚知道哪个更优。
然后它第一次承认,更优不一定更该被选。
林澜站在主屏前,盯着那条排程回放看了很久。
她知道这一步意味着什么。
前面所有学习,本质都还停留在“给损耗留空间”。
留灯,留门,留空位,留缓冲。
它们学的是不要把系统压得太满。