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“钱总担心我不了解情况，刘董担心我不专业，孙教授担心我破坏规则。”
他一句话，就把三人的核心观点，总结得清清楚楚。
这让那三人都不禁微微一愣，感觉自己被看透了。
“但是，”陈宇话锋一转，“你们好像都搞错了一件事。”
“业委会主任，需要的不是资历，不是财力，也不是说得头头是道的理论。”
“他只需要做一件事——解决问题。”
陈宇的目光，变得锐利起来。
“你们在这里，为了一个要不要修和怎么管钱的问题，争论了几个月，开了一次又一次没有结果的会。”
“而在这期间，小区的路灯，在黑暗中熄灭；小区的草坪，在枯黄中蔓延；小区的地下水管，在你们看不见的地方，一寸一寸地锈蚀。”
“你们以为，问题，会等你们讨论出结果之后，才发生吗？”
他的话语，让整个会场，都安静了下来。
“所以，我同意当这个业委会主任。”
他直接宣布了结果。
“至于维修基金，大家一分钱都不用交。”
“因为，在问题发生之前，我会提前告诉你们，它将在什么时间、什么地点发生。”
“然后，我们用最少的钱，去解决它。”
“当然，如果你们不信，也可以等着它发生，然后再花十倍的代价去补救。”
“选择权，在你们手上。”
说完，他不再看任何人，拉着还有些发懵的江芷云，转身，施施然地走出了会场。
留下了满屋子表情各异的业主。
狂！
太狂了！
一分钱都不用交？提前预言问题？
这人是疯子，还是……神棍？
钱总的脸色变得阴沉。
这小子，完全没把他放在眼里！
刘董嘴角挂着冷笑。
装，继续装，我倒要看看，你怎么“预言”！
只有孙教授，眉头紧锁，陷入了沉思。
这个姓陈的，他的自信，到底从何而来？
难道……他真的有什么，自己所不了解的、解决社区问题的……新方法？
一场“鸡毛蒜皮”的战争，就这么拉开了序幕。
回到“知行谷”，江芷云还有些回不过神来。
“陈宇，你……你刚才也太冲动了……”
她有些丹药：“什么叫预言问题？这又不是算命。”
她知道陈宇很厉害，但那都是在格斗、医术这些领域。
可管理小区，预言水管爆裂？这已经超出了她的理解范围。
陈宇笑了笑，安抚地拍了拍她的手。
“放心，我从不做没把握的事。”
他一边说，一边走进了自己的书房。
这间书房，与其说是书房，不如说是一个小型的数据中心。
除了满墙的书，最显眼的，是三台连接在一起的、拥有超大曲面屏的顶级工作站电脑。
这是他为了处理系统提供的海量信息，特意组装的。
“爸爸，您真的要当那个业委会主任吗？”
念念和钱思成也跟了进来。
他们旁听了刚才的会议，小脸上写满了好奇。
“对啊。”陈宇坐在电脑前，手指开始在键盘上飞舞。
屏幕上，立刻跳出了无数普通人根本看不懂的代码和数据流。
“这对于你们来说，也是一堂很有趣的课，一堂关于数据、模型与现实世界的课。”
钱思成推了推眼镜，立刻变得兴奋：“老师，您打算，为龙麓山庄，建立一个数字孪生模型吗？”
他的知识储备，让他瞬间就想到了最前沿的科技概念。
“差不多，但比那个更直接一点。”
陈宇一边操作，一边解释道：“我们称之为社区综合风险评估与预测模型。”
他说话间，屏幕上已经出现了一幅龙麓山庄的3D俯瞰图，精确到了每一栋别墅的结构，每一棵树的位置。
“芷云，我需要你帮我个忙。”
陈宇头也不回地说道：“以业委会筹备组的名义，向物业公司，索要龙麓山庄从建成至今，所有的工程图纸，包括建筑结构图、管网分布图、电力布线图。”
“以及，过去十年，所有的维修记录，精确到每一次更换灯泡、疏通下水道的时间和花费。”
“还有，过去五年，整个小区的总水、总电的消耗数据，最好能精确到每个月。”
江芷云愣住了：“要这些干什么？物业会给吗？”
“会的。”
陈宇的笑容很自信：“你就告诉他们，这是新任业委会主任，在进行上任前的资产盘点和风险评估。他们如果不想被我们查出什么问题，就会乖乖配合。”
江芷云将信将疑地去打电话了。
而陈宇，则继续对孩子们进行“现场教学”。
“一个社区，就像一个生命体。”
“水管是血管，电线是神经，房屋是骨骼。”
“它会生病，会衰老。而医生，在诊断病人之前，需要什么？”
“病历！”念念立刻回答。
“没错！”
陈宇赞许地点了点头，说道：“刚才我要的那些，就是龙麓山庄这十年的病历。但光有病历还不够，我们还需要更全面的数据。”
他手指在键盘上敲击了几下，屏幕上出现了几个新窗口。
“思成，这个任务交给你。”
“进入京城气象局的公开数据库，调取龙麓山庄所在区域，过去十年的所有气象数据，包括但不限于每日的最高温、最低温、湿度、降雨量、风速。”“然后，根据这些数据，建立一个局部气候变化趋势模型。”
“没问题！”
钱思成的表情变得兴奋。
这对他来说，简直就是最好玩的游戏！
他立刻坐到另一台电脑前，开始了自己的工作。
“念念，你的任务稍微复杂一点。”
陈宇又看向念念，说道：“我需要你，利用社交网络分析工具，对我们业主群里，过去一年的所有聊天记录，进行语义分析和情感倾向建模。”
念念皱起了小眉头：“这……这是不是侵犯邻居的隐私啊？”
“我们不关心他们聊了什么八卦，只关心关键词。”
陈宇解释道：“比如，停水、跳闸、漏水、路灯不亮这些词的出现频率和时间。”
“以及，在讨论公共事务时，每个人发言的情感极性，是积极、消极还是中立。”
“这能帮助我们，建立一个社区舆情与居民行为预测模型。”
“记住，数据本身，没有善恶。善恶，在于使用它的人。”
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