程力摇了摇头，指尖在键盘上又敲下一串指令：“没事林科，现在脑子越转越清楚。你看，模型的准确率已经能到75%了，等补充完材质数据，应该能冲到85%以上。”
凌晨两点半，自来水公司的纸质档案扫描完成。当最后一组数据导入模型，程力按下回车键，指挥大厅里突然安静下来，所有人的目光都集中在屏幕上。进度条缓慢地向前推进，从10%到50%，再到90%——终于，一张彩色的热力图在大屏上缓缓展开。
“成了！”小张忍不住低呼一声。
地图上，不同区域被标注成浅黄、橙红、深红三种颜色，深红色的高风险区域集中的几个片区，和林晓之前预判的老旧小区密集区几乎完全重合。程力放大其中一个高风险点，屏幕上立刻弹出详细信息：“管线材质：铸铁，铺设年份：1995年，近三年维修次数：4次，当前气温：-6c，风险等级：极高。”
“立刻把这张‘供水管网寒潮爆管风险预测图’推送给自来水公司和各区应急指挥中心！”林晓的声音里带着一丝不易察觉的激动。
不到十分钟，王科长的电话打了回来，语气里满是惊喜：“林科！你们这张图太及时了！我们刚把抢修预备队调到和平里北街，就发现有两段管线已经开始渗水，要是再晚半小时，肯定爆管！现在我们按风险等级调配力量，高风险区域驻点值守，中风险区域巡逻排查，比之前瞎跑效率高太多了！”
林晓悬着的心终于放了下来。她走到窗边，看着窗外依旧漆黑的夜空，远处偶尔闪过抢修车的警灯，像寒夜里温暖的星火。直到天快亮时，大屏上的红色报警点逐渐减少，王科长再次传来消息：截至清晨六点，全市共发生12起小规模爆管，均在一小时内完成抢修，未出现大面积供水中断，比预期减少了至少20起事故。
一周后，大数据中心收到了自来水公司送来的感谢信，信里特意提到：“贵中心研发的爆管风险预测模型，不仅让应急响应效率提升60%，更让我们看到了数据背后的民生温度。”在中心全体会议上，陈主任举着这封信念完，激动地看向林晓和数据资源科的方向：“这不是一次简单的技术突破，而是我们大数据工作者的责任担当！当数据不再是冰冷的数字，当算法能守护市民的生活，我们的工作才有了真正的价值——这就是智慧的温度！”
“智慧的温度”这五个字，像一颗石子投进林晓的心里，泛起层层涟漪。她想起之前团队开发的“老年关爱”微服务——通过分析独居老人的用水用电数据，自动提醒社区工作人员上门探访，曾成功避免过一次老人在家中摔倒无人知晓的意外；而这次的寒潮预警，又让数据成为了守护城市管网的“哨兵”。原来，数据的价值从不止于提升效率、降低成本，更在于它能感知民生疾苦，传递人文关怀。
几天后，林晓召集数据资源科开了一场特殊的会议。会议室的白板上，她写下“有温度的数据智能”七个大字，然后转身看向团队成员：“之前我们做数据应用，总是先考虑技术可行性、经济效率，但从现在开始，我希望我们能多问自己一个问题——这个应用能给市民带来什么？能解决城市治理的什么痛点？”
程力率先举手：“林科，我之前研究过医疗急救数据，要是能把急救中心的派单数据和实时交通数据融合，优化急救车的行进路线，说不定能为抢救生命多争取几分钟时间。”
“这个想法很好！”林晓立刻在白板上记下“急救路线优化”，“孙浩，你之前对接过民政部门，能不能再去了解一下特殊群体的需求？比如残疾人出行需要的无障碍设施分布，儿童活动场所的安全隐患排查，这些都可以用数据来做文章。”
孙浩点点头：“我这就联系残联和教育局，下周就能拿到相关数据。”
“还有低收入群体的帮扶问题。”李哲推了推眼镜，“我们可以整合社保、民政、社区的数据分析，精准定位需要帮扶的家庭，为政策制定提供依据，避免资源浪费。”
看着团队成员热烈讨论的样子，林晓的心里充满了欣慰。她知道，这条路或许会遇到很多困难——数据整合的壁垒、算法优化的挑战、应用落地的阻力，但只要大家始终记得“数据有温度，智慧有情怀”，就一定能走得更远。
散会后，林晓留在会议室，看着白板上密密麻麻的想法，指尖轻轻拂过“有温度的数据智能”这几个字。窗外的阳光透过玻璃照进来，在字上镀上一层温暖的光晕。她忽然明白，智慧城市建设的核心从来不是冰冷的技术，而是技术背后的人——是每一个需要被守护的市民，是每一个渴望更美好生活的家庭。当数据被注入责任，当算法饱含关怀，这样的智慧才能真正点亮城市，温暖人心。这，就是她一直以来追寻的方向，也是她在这条路上不断前行的不竭动力。