146 神经拟态服务器的突破

帧都对应着面部肌肉的细微变化：眼睑抽动频率、嘴角牵拉幅度、喉部吞咽节奏。

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“检测到异常信号集群。”系统弹出提示，“目标对象：华东某公募基金首席交易员，时间戳：当前-8分12秒。”

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画面定格在一段十秒录像上。该交易员正面对镜头回答提问，表情平静，甚至带着笑意。但系统标记出三处生理指标偏离常态：右眉微抬持续0.4秒，瞳孔瞬时收缩，喉结出现一次非吞咽性颤动。

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“假笑。”周婷放大局部，“他在压抑紧张。”

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“继续追踪后续动作。”陈帆站在屏幕侧方，目光紧锁波形变化。

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三分钟后，该交易员起身离开座位，五分钟后，其所在机构账户下达一笔大规模减持指令，涉及三只热门科技股。

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“匹配成功。”李航调出统计模型，“过去七十二小时内，类似组合特征共出现十九次，其中十七次在三分钟内触发卖出操作，准确率89.7%。”

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房间里安静了一瞬。

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“这不是预测。”周婷轻声说，“是读取。”

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陈帆没有回应。他调出另一组历史数据，将去年三季度某次突发抛售事件中的交易员影像重新输入系统。几分钟后，结果返回：在官方公告发布前十二分钟，已有六名关键岗位人员表现出相同生理信号集群。

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“信息差不在消息本身。”他说，“而在身体反应。”

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李航立即着手优化数据流架构。原始信号维度极高，若按常规方式传输，带宽压力过大。他启用脉冲神经网络进行特征蒸馏，将原始视频流压缩为一组动态参数向量，保留关键神经响应轨迹，同时把数据占用降至原来的十五分之一。

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“可以实时跑了。”他确认资源占用率，“只要视频源不断，系统

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