夜色如浓稠的墨汁，将实验室吞噬。只有林野面前的几台显示器和探伤仪本身，如同几块发光的礁石，在黑暗中倔强地亮着。幽蓝、惨绿、明黄的光斑交织跳跃，映照着他布满血丝的眼睛和紧锁的眉头。窗外的城市灯火璀璨，却仿佛隔着一层无法穿透的玻璃，与他此刻的焦灼世界格格不入。
林野刚刚完成了一轮对新型探伤仪自动判伤系统的极限压力测试。这套系统本应是铁路安全的钢铁长城，是永不疲倦、精准无误的守护者。然而，测试结果却像一盆冰水，从头浇到脚，让他从里到外都透着一股寒意。
问题不是出在系统精度不够，也不是参数设置有偏差，而是这个冰冷的机器，这个本应遵循逻辑和数据说话的判官，在执行一项令人毛骨悚然的、系统性的漏检行为。
起初，林野将其归结为概率，或是某些极端、罕见的边缘案例下的偶发错误。他安慰自己，任何系统都可能存在漏洞，尤其是在面对如此复杂多变的铁路网络时。他调整了算法参数，增加了冗余校验，甚至引入了更高级的机器学习模型，试图让系统变得更“聪明”。
但新的测试数据出来后，他发现自己错了，而且错得离谱。
他将数十次测试的结果进行交叉比对，调出原始数据流，放大每一个疑似异常的峰值，用不同的可视化工具去渲染那些模糊的伤损图像。当数百个数据点在屏幕上汇聚、碰撞、最终呈现出某种规律时，一个令人毛骨悚然的模式，如同从迷雾中显形的鬼影，清晰地浮现在他眼前。
漏检的时间点，总是精准地出现在系统标记出“疑似严重伤损”信号后的特定时段内。漏检的类型，也并非随机，而是集中在某些特定型号、特定区段的钢轨上。更诡异的是，漏检后，系统自动生成的“通过”报告，其措辞、格式，甚至那种“一切正常”的轻描淡写，都带着一种难以言喻的熟悉感。
林野的心跳开始加速，他猛地抓起桌上的咖啡杯，却发现里面早已凉透。他强迫自己冷静，调出自己过去几个月处理过的所有判伤报告，尤其是那些需要上报给刘成主任审批的案例。
刘成，铁路局工务段的老资格主任，以“严谨”着称，但“严谨”的背后，似乎总藏着一些难以言说的东西。林野想起刘成处理那些高风险报告时的习惯：收到报告后，不会立刻处理，而是会放在办公桌上，有时甚至直接压在别的文件下面，让报告在“待处理”的状态下，无声无息地度过大约12个小时。这12小时，足够让一些不那么“严重”的伤损，在等待中“自动修复”，或者至少，在报告的时效性上变得不那么紧迫。