李亞林鮮遇到這麼棘手的案子。
以前遇到棘手的案子，是因為線索太，比如殘缺的指紋與鞋印，模糊不清的監控等等，但這次不一樣，這次是線索太多，多到令人頭皮發麻。
監控影片中顯示，陸陸續續有幾十輛一模一樣的車上了高速公路，然後又在不同的方向選擇岔路，或者出高速。
最驚人的，是他們竟然都冒用了同一輛車的ETC系統。
這就意味著，他們還黑進了高速公路的收費系統。
他現在有太多方向可以查，比如每一輛車這天的行駛軌跡，以及這些車輛的來龍去脈，可以調查到底是誰買了這麼多一模一樣的商務車，可以調查哪裡的車管所最近接過同型號車輛的註冊，也可以調查駭客在ETC系統裡有沒有留下什麼可供追蹤的痕跡。
可是，當線索太多的時候，跟沒有線索的區別也不大了。
每一條線索都可以查，但誰都不知道查下去是不是死路一條亦或者走進了對方的另一個迷局。
如果查到了車輛所有人，再追查車輛所有人資訊，結果對方資訊是偽造的怎麼辦？
如果查到了駭客的痕跡，但駭客留下的資訊也是故意設下的圈套又怎麼辦？
所以，李亞林不想在這個時候發散思維，他最希的，是AI能夠過極其細微。細微到人無法察覺的異常，來定位出蕭初然真正的車輛。
如果能從幾十輛車裡剝繭選出唯一的那個，一切就簡單多了。
於是，他將所有影片資料全部輸AI模型，讓AI模型自己分析這些車輛的不同。
AI立刻從多個維度對這些車輛進行了分析，AI認為車輛外觀沒有任何差異，就連不同的汙漬都找不到，這證明他們出發前就對車輛進行了徹底的清潔。
如果需要的話，AI可以過對車輛行駛時的懸掛姿態來做判斷，比如，AI可以過影片，判斷路面起伏，對路面起伏的坡度進行預估計算，然後再據車輛的速度，來判斷車輛過某種起伏程度時，懸掛的起伏狀態。
無論是普通彈簧懸掛，還是空氣或者電磁懸掛，車輛行駛在起伏路面上的時候，車都會隨著起伏或者釋放懸掛。
而決定起伏幅度的幾大因素，分別是路面起伏的坡度。車輛行駛的速度。車輛懸掛的調教以及車整備重量。
這四點裡，任意一點存在不同，那麼車輛懸掛的表現就會不一樣。
AI切的點是覺得，既然都是相同的車型，那麼它們的懸掛肯定也是一樣的，路面坡度和行駛速度，可以過AI來計算它們之間的聯關係，來確定同樣的車，在不同速度過不同坡度的時候，是否呈現出相同的反應係數。
唯一無法計算的變數，就是車整備重量了。
越重的車，在應對起伏的時候，起伏程度自然也就越低，反之亦然，就好像滿載的船應對波浪時會更加平穩。
AI自己羅列了一大堆自己的切點，讓李亞林覺非常有道理，於是他立刻授權AI沿著這個思路進行分析。
可是，當AI全力運轉幾十秒鐘之後，反饋的結論是：“我過計算影片中路面坡度。車輛行駛速度以及車起伏程度，得到了一個反應係數，然後經過對比發現，所有車輛的反應係數都一樣，這不符合常理。”
李亞林立刻詢問：“不符合常理是什麼意思？”
AI回答：“如果所有車輛過這三個點計算出的反應係數都一樣，只能證明所有車輛的整備重量相差無幾，如果他們車輛的重量相差較大，每輛車的反應係數都應該是不一樣的，重量小的車輛，反應係數就高，重量大的車輛，反應係數就低。”
李亞林驚訝道：“幾十輛車怎麼可能做到車重量完全相同，就算其他車輛趕過去，因為趕的路長短不同，油耗也不一樣，油耗有差距，重量也會有差距啊！”
AI回答：“因為影片度不足，我過影片分析懸掛起伏高度本就存在至一公分的誤差，而他們的重量差，應該在分析誤差之。”
“也就是說，如果我的度可以做到小數點後兩位，那他們的誤差，就在小數點後三位，超出了我的判斷範圍，過整計算，如果他們的重量相差不超過五公斤，我就無法分析出差距來。”
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