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    它不是在褪色，而是在被擦除。

    像一幅数字油画上多余的笔触，被一只看不见的手，用像素级的精度一点点抠掉。

    林工的指尖悬停在屏幕上方，周围控制中心里恒温空调的微风，此刻仿佛带着一丝来自深渊的寒意。

    他的瞳孔中倒映着那片诡异的空白，仿佛在凝视一个刚刚形成的、通往未知维度的缺口。

    这不是他第一次见到这种“减法”。

    旧时代的“残响”擅长“加法”——在现实中增添不存在的幻影、多余的脚步声、无法解释的污渍。

    但这种直接篡改物理定律、抹除既定存在的“减法”，意味着“它”正在学习和进化，开始掌握更底层的现实改写逻辑。

    林工没有惊动任何人，只是默默将这个名为“东四环-H7”的智慧路灯监控节点标记为“待检修”。

    随后，他绕开了所有常规的数据调阅通道，直接以系统管理员的最高权限，进入了存储该节点原始影像的底层服务器阵列。

    他调出了这盏路灯自安装以来，所有在夜间自动触发“移动物体侦测”模式的录像片段。

    日志显示，它在过去七个晚上，总是在凌晨两点零七分准时启动，对准同一个方向——不远处一座废弃铁路桥下的涵洞排水口——持续拍摄，每次生成数十张到上百张高度雷同的静态照片，然后自动停止。

    系统判定为误报，因为画面中空无一物，连风吹动的树叶都没有。

    林工将七个晚上的全部原始图像打包下载，导入自己工作站的专用分析软件中。

    他没有去查看那些看似正常的画面，而是直接编写了一个小程序，将所有照片进行像素级差分比对，寻找其中最微弱的变量。

    进度条缓慢地移动着。数分钟后，屏幕上弹出了一个结果。

    差异值最大的，是第三晚上的第三十七张照片。

    林工双击打开。

    画面依旧是那个幽深的排水口，水面平静，倒映着路灯昏黄的光。

    他将图像无限放大，焦点集中在水面倒影的一角。

    在经过数十次迭代锐化和噪点剥离后，一个极其模糊的轮廓终于显现。

    那是一个蹲坐着的人影，轮廓呈现出不自然的锈红色，仿佛一尊由生锈铁水浇筑而成的人像，正低头凝视着涵洞深处的黑暗。

    它没有实体，只存在于倒影之中。它没有移动，却触发了移动侦测。

    “残响”在给自己拍照。

    它在尝试通过现代光学设备，将自己从一个虚无的概念，“冲洗”成一张真实存在的影像。

    林工知道，一旦一张足够清晰的、携带着“C7”信息的照片被系统确认为“真实存在”，它就等于拿到了一把钥匙，可以在这个由数据构成的世界里，自由行走。

    删除？

    不。

    删除会在数据库里留下一个“已删除”的记录，一个空洞，反而会成为一个更引人注目的标记。

    林工面无表情地开始编写另一段脚本。

    这段脚本被伪装成一个常规的“图像优化插件”，功能只有一个：自动检索所有来自“东四环-H7”节点、且触发“移动物体侦测”的影像，强制叠加一层高密度的、模拟夜间雨雾环境的动态滤镜，并将照片生成时间戳随机前后偏移三到五分钟，最后将触发原因批量修改为“环境光干扰/镜头起雾”。

    他将插件上传，设置为最高优先级自动运行。

    做完这一切，他在后台的设备管理界面，悄悄关闭了“东四环-H7”节点的人工调阅权限，在关闭理由一栏，他用最平淡的语气写道：“该点位长期无效报警，干扰AI巡检效率，建议降级为非实时监控，待硬件更换后再评估。”

    三天后，系统自动将那七个晚上生成的数百张“废片”打包，归档到一个名为“环境干扰样本数据库”的文件夹里，它们将作为AI学习排除错误信息的反面教材，永远不会再被任何人，或任何系统，作为“有效信息”进行调阅。

    那抹锈红色的倒影，被彻底淹没在了数据的海洋深处。

    与此同时，在百里之外的乡下，提前过上退休生活的王主任，正踱步到村口的小卖部买盐。

    柜台的玻璃板下，压着各种褪色的糖纸和一张泛黄的地图复印件。

    他的目光在地图上扫过，瞬间凝固。

    那是一张上世纪七十年代的市政管网规划图，上面用潦草的红笔圈出了一个位置，旁边还写着五个歪歪扭扭的大字：“灵异打卡点”。

    而被圈出的那个编号，赫然是“C7”。

    王主任心头一沉，脸上却不动声色。

    他指了指货架上的盐，递过去一张零钱。

    “老板，找我九块五就行。”

    店主是个上了年纪的老人，嘟囔着转过身去翻找零钱。

    就是这个间隙，王主任伸出布满老人斑的手，快如闪电地将那张地图从玻璃板下抽出，翻到空白的背面。

    他没有带笔，便用自己的指甲，就着柜台上常年积攒的灰尘，在地图背面的相同位置，飞快地描摹出一个模糊的、没有标注任何文字的空白轮廓。

    做完这一切，他又将地图悄无声息地塞回原位。
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