“王總工，您看，”小劉指著屏幕右下角，一片“#”號特別密集的區域，“這是‘星河’根據衛星數據分析出的高水汽含量區域。它的坐標在東經xxx，北緯xx，目前強度正在快速增加。根據模型推算，它在72小時內，有85%的概率會發展成一個強熱帶氣旋。”

王總工愣住了。他立刻走到自己的巨幅太平洋海圖前，拿起鉛筆和圓規。根據他從零星的遠洋貨輪和海島觀測站得到的、延遲了至少十幾個小時的數據，那個區域目前應該還是一片風平浪靜。

提前72小時？準確率85%？這已經不是“預報”了，這近乎于“預”！

他將信將疑，但還是讓下屬密切關注那個海域。

三天后，當一個代號為“海燕”的強臺風，幾乎完全按照“星河”預測的路徑和時間生成時，王總工呆呆地站在那個“數據終端”前，久久無語。他撫摸著那個冰冷的鐵盒子，仿佛在撫摸一件神物。他意識到，他看了一輩子的云，畫了一輩子的圖，他所依賴的那些經驗和工具，在這臺機器面前，顯得如此的蒼白無力。

從那天起，氣象局開始利用“星河”傳來的數據，結合傳統方法，首次發布了準確率超過80%的“中期天氣預報”。這在過去，是根本無法想象的成就。

農業部的“天算”

同樣的故事，也發生在農業部。

農業部的張處長，每年最頭疼的事情，就是估算全國的糧食產量。這個數字，事關國計民生，是國家制定一切經濟計劃的基石。然而，傳統的估算方法，是層層上報。從村到鄉，從鄉到縣，從縣到省……每一層，都可能因為各種主觀或客觀的原因，出現偏差。等數據匯總到京城時，往往已經和實際情況相去甚遠。

張處長把這個過程，苦澀地稱為“估產的藝術”。

當“數據終端”被安裝進他的辦公室時，他同樣充滿了懷疑。一臺機器，遠在天邊，就能知道地里長了多少莊稼？

林舟的團隊為農業部開發了一套專門的分析模型。利用“洞察之眼”的紅外和多光譜掃描功能，可以分析地表植被的葉綠素含量和生長密度。健康的、長勢良好的作物，會反射出獨特的“光譜信號”。

終端的操作員輸入了指令：analyze

crop_health

index

henan_plain。

這一次，屏幕上沒有出現圖形，而是輸出了一張巨大的表格。表格以“縣”為單位，后面跟著幾個數字：[耕地面積估算]、[作物類型識別（小麥玉米）]、[平均生長指數（1-10）]。

張處長一眼就看到了他老家所在的那個縣。數據顯示，該縣的“平均生長指數”只有4.7，遠低于平原地區的平均值7.5。終端給出的備注是：“疑似干旱或病蟲害影響”。