錢總擔心我不了解情況，劉董擔心我不專業，孫教授擔心我破壞規則。”
他一句話，就把三人的核心觀點，總結得清清楚楚。
這讓那三人都不禁微微一愣，感覺自己被看透了。
“但是，”陳宇話鋒一轉，“你們好像都搞錯了一件事。”
“業委會主任，需要的不是資歷，不是財力，也不是說得頭頭是道的理論。”
“他只需要做一件事——解決問題。”
陳宇的目光，變得銳利起來。
“你們在這里，為了一個要不要修和怎么管錢的問題，爭論了幾個月，開了一次又一次沒有結果的會。”
“而在這期間，小區的路燈，在黑暗中熄滅；小區的草坪，在枯黃中蔓延；小區的地下水管，在你們看不見的地方，一寸一寸地銹蝕。”
“你們以為，問題，會等你們討論出結果之后，才發生嗎？”
他的話語，讓整個會場，都安靜了下來。
“所以，我同意當這個業委會主任。”
他直接宣布了結果。
“至于維修基金，大家一分錢都不用交。”
“因為，在問題發生之前，我會提前告訴你們，它將在什么時間、什么地點發生。”
“然后，我們用最少的錢，去解決它。”
“當然，如果你們不信，也可以等著它發生，然后再花十倍的代價去補救。”
“選擇權，在你們手上。”
說完，他不再看任何人，拉著還有些發懵的江芷云，轉身，施施然地走出了會場。
留下了滿屋子表情各異的業主。
狂！
太狂了！
一分錢都不用交？提前預言問題？
這人是瘋子，還是……神棍？
錢總的臉色變得陰沉。
這小子，完全沒把他放在眼里！
劉董嘴角掛著冷笑。
裝，繼續裝，我倒要看看，你怎么“預言”！
只有孫教授，眉頭緊鎖，陷入了沉思。
這個姓陳的，他的自信，到底從何而來？
難道……他真的有什么，自己所不了解的、解決社區問題的……新方法？
一場“雞毛蒜皮”的戰爭，就這么拉開了序幕。
回到“知行谷”，江芷云還有些回不過神來。
“陳宇，你……你剛才也太沖動了……”
她有些丹藥：“什么叫預言問題？這又不是算命。”
她知道陳宇很厲害，但那都是在格斗、醫術這些領域。
可管理小區，預言水管爆裂？這已經超出了她的理解范圍。
陳宇笑了笑，安撫地拍了拍她的手。
“放心，我從不做沒把握的事。”
他一邊說，一邊走進了自己的書房。
這間書房，與其說是書房，不如說是一個小型的數據中心。
除了滿墻的書，最顯眼的，是三臺連接在一起的、擁有超大曲面屏的頂級工作站電腦。
這是他為了處理系統提供的海量信息，特意組裝的。
“爸爸，您真的要當那個業委會主任嗎？”
念念和錢思成也跟了進來。
他們旁聽了剛才的會議，小臉上寫滿了好奇。
“對啊。”陳宇坐在電腦前，手指開始在鍵盤上飛舞。
屏幕上，立刻跳出了無數普通人根本看不懂的代碼和數據流。
“這對于你們來說，也是一堂很有趣的課，一堂關于數據、模型與現實世界的課。”
錢思成推了推眼鏡，立刻變得興奮：“老師，您打算，為龍麓山莊，建立一個數字孿生模型嗎？”
他的知識儲備，讓他瞬間就想到了最前沿的科技概念。
“差不多，但比那個更直接一點。”
陳宇一邊操作，一邊解釋道：“我們稱之為社區綜合風險評估與預測模型。”
他說話間，屏幕上已經出現了一幅龍麓山莊的3D俯瞰圖，精確到了每一棟別墅的結構，每一棵樹的位置。
“芷云，我需要你幫我個忙。”
陳宇頭也不回地說道：“以業委會籌備組的名義，向物業公司，索要龍麓山莊從建成至今，所有的工程圖紙，包括建筑結構圖、管網分布圖、電力布線圖。”
“以及，過去十年，所有的維修記錄，精確到每一次更換燈泡、疏通下水道的時間和花費。”
“還有，過去五年，整個小區的總水、總電的消耗數據，最好能精確到每個月。”
江芷云愣住了：“要這些干什么？物業會給嗎？”
“會的。”
陳宇的笑容很自信：“你就告訴他們，這是新任業委會主任，在進行上任前的資產盤點和風險評估。他們如果不想被我們查出什么問題，就會乖乖配合。”
江芷云將信將疑地去打電話了。
而陳宇，則繼續對孩子們進行“現場教學”。
“一個社區，就像一個生命體。”
“水管是血管，電線是神經，房屋是骨骼。”
“它會生病，會衰老。而醫生，在診斷病人之前，需要什么？”
“病歷！”念念立刻回答。
“沒錯！”
陳宇贊許地點了點頭，說道：“剛才我要的那些，就是龍麓山莊這十年的病歷。但光有病歷還不夠，我們還需要更全面的數據。”
他手指在鍵盤上敲擊了幾下，屏幕上出現了幾個新窗口。
“思成，這個任務交給你。”
“進入京城氣象局的公開數據庫，調取龍麓山莊所在區域，過去十年的所有氣象數據，包括但不限于每日的最高溫、最低溫、濕度、降雨量、風速。”“然后，根據這些數據，建立一個局部氣候變化趨勢模型。”
“沒問題！”
錢思成的表情變得興奮。
這對他來說，簡直就是最好玩的游戲！
他立刻坐到另一臺電腦前，開始了自己的工作。
“念念，你的任務稍微復雜一點。”
陳宇又看向念念，說道：“我需要你，利用社交網絡分析工具，對我們業主群里，過去一年的所有聊天記錄，進行語義分析和情感傾向建模。”
念念皺起了小眉頭：“這……這是不是侵犯鄰居的隱私啊？”
“我們不關心他們聊了什么八卦，只關心關鍵詞。”
陳宇解釋道：“比如，停水、跳閘、漏水、路燈不亮這些詞的出現頻率和時間。”
“以及，在討論公共事務時，每個人發言的情感極性，是積極、消極還是中立。”
“這能幫助我們，建立一個社區輿情與居民行為預測模型。”
“記住，數據本身，沒有善惡。善惡，在于使用它的人。”