第二天早早出了门，我盯着行驶器的方向皱起眉头：“咖亚，这路线好像不对？”
咖亚的电子音带着笃定：“主，今日任务在室外，不去营养工厂内部，方向没错。”
室外？不是说好了回营养工厂学习？我望着窗外飞速后掠的建筑群，终究懒得多问 —— 反正于我而言，所谓 “学习” 不过是换个地方观察数据流动，在哪儿不是一样？
行驶器行驶十几分钟后，我们抵达了咖亚所说的 “室外”。眼前是被分割成整齐正方块的农场，每一块农田都被金属栅栏精准划分，在阳光下泛着秩序井然的冷光。
咖亚：“2040 年，轩辕子照提出建立营养工厂的构想。为避免影响 snow 系统的正常运行，营养工厂被单独分隔出来研发，诺诺家族承接了这一任务。”
咖亚：“营养工厂由两部分构成，一部分负责种植，一部分负责提取营养成分。主前段时间前往的是提取营养成分的区域，现在看到的是种植区域。种植环节要求极高，整个种植流程从土地检测开启精密的自动化链条。首先，机器探针会以纳米级精度扫描土壤，检测氮磷钾等 127 种元素含量，同时分析酸碱度、微生物群落，结合气候模拟数据，通过 AI 算法在 0.3 秒内匹配出最适宜的植物种类。
选定作物后，播种机便开始工作，它的机械臂能精准控制种子间距，将包衣种子以毫米级误差植入土壤。当监测到土壤湿度低于预设值，灌溉系统会启动雾状喷头，配合光照模拟仪调节光谱，为幼苗提供最理想的生长环境。施肥环节，无人机群携带缓释肥，根据作物不同生长阶段的需求，在空中绘制出三维施肥路径，让每一株植物都能‘按需吸收’。
除草工作由履带式机器人完成，它们搭载的高光谱成像系统，能在万株植物中识别出 0.1 平方厘米的杂草，激光刀瞬间精准切割。授粉阶段，仿生蜜蜂机器人模拟真实蜂群的振翅频率与信息素释放，在花间穿梭完成基因传递。
生长观测依靠遍布田间的微型传感器，它们实时监测植物的光合作用效率、茎秆承重、果实糖分积累，一旦数据出现异常，病虫害预警系统便会启动。智能喷药机根据病虫草害类型，精确配比药剂，以静电吸附技术减少农药飘移。
到了收获季，收割机的机械爪会以人类手指的细腻程度，判断果实成熟度后进行无损采摘。运输环节，磁悬浮货箱以恒定的温度、湿度和气压，将农产品通过地下管道，以每小时 200 公里的速度，安全送达营养工厂的提取车间。
”
何苗苗：“听起来真是个庞大的工程！”
咖亚：“没错，诺诺家族为此出售了几代人的产业，还从全球聘请顶尖专家协同研发，历时两年，才最终完成营养工厂的搭建。”
何苗苗：“这个时间是不是太快了点？”
咖亚：“当然，这其中 snow 系统功不可没，否则哪能这么迅速完成？”
何苗苗：“我记得 snow 系统是 2023 年提出的，到 2040 年已经 17 年了，对吗？”
咖亚：“准确来说，2023 年提出概念，7 年后研发完成，又经过 10 年应用阶段。”
何苗苗：“然后呢？这就能加快研发速度？”
咖亚：“snow 系统将全人类乃至全宇宙的数据分散统一存储，各分支系统按需调取数据、按规则修改数据，且不可删除数据。这带来两个结果：一是所有加入系统的国家或个体必须保持诚信，否则任何不诚信记录都会被永久留存，导致无人合作、寸步难行；二是所有技能数据都会被记录，需用时可第一时间调取。”
何苗苗：“也就是说，诺诺家族调动了 snow 系统内的所有技术和人才协同研发？”
咖亚：“所以诺诺家族才换来世代管理营养工厂的资格。”
何苗苗：“数据分散统一存储，听起来有点矛盾？”
咖亚：“是这样的：snow 系统研发初期，会设定姓名、年龄、身高、体重、婚否、房屋、工作等基础信息，将加入者的基础数据导入系统，并根据其居住和活动范围建立存储区。可以说，每个人万米之内都有一个对应的数据中心，存储自己与他人的信息。‘统一’指存储规则，‘分散’指存储区域。”
我目不转睛地盯着咖亚，微笑问道：“你不会就是我的数据存储中心吧？”
咖亚：“snow 系统最初并非如此，后来给每个人配置了私人助理，也就……”
随后，咖亚带我来到标有 “演示区块” 的区域。他在操控台上快速敲击指令，远处立刻驶来 20 台银灰色土壤取样机，以 50 厘米等距在区块边缘排列成整齐的矩阵。机器启动时，履带碾压草皮发出细密的簌簌声，前端伸缩式探头如昆虫触须般精准插入土壤，每 0.5 米采集一次样本。
“这些探头搭载了光谱分析模块，能同步检测 127 种土壤元素。” 咖亚指着实时跳动的全息屏，“看，数据正在回传。”
取样机呈扇形向区块另一侧推进，所过之处留下规则的取样孔。当最后一台机器抵达终点时，每台设备的显示屏已同步生成土壤成分报告：氮含量偏低 12%，磷元素超出标准值 8%，微生物活性指数需提升 5 个百分点。
紧接着，另一侧驶来圆柱形的营养液补给机，同样以 50 厘米间距排列。它们底部的雾化喷头开始工作，淡绿色的营养液呈扇形喷洒，与土壤接触时发出轻微的滋滋声。我注意到每台机器的喷洒轨迹都经过精准计算，在地面交织成网格状，确保元素均匀覆盖。
“补给机会根据实时数据动态调整配比。” 咖亚调出对比图表，“比如这里磷含量过高，机器会自动切换为低磷配方。”
接下来的播种环节，播种机的机械臂如钢琴师般灵活，将包衣种子按算法计算的最佳间距植入土壤。仿生蜜蜂机器人同步启动，振翅声形成高频共鸣，模拟真实蜂群的信息素轨迹。我看着它们在虚拟花丛间穿梭，忽然意识到整个流程中没有一个人类身影，只有精密协作的机械群落。
“从土壤改良到授粉观测，全程误差不超过 0.01%。” 咖亚的声音里带着系统特有的自豪，“这就是 种植 系统调度下的机械化种植 —— 效率比传统农业提升 300 倍，资源利用率达 99.7%。”
我望着在阳光下有序运作的机械群，忽然想起诺诺发间的蒲公英绒毛。在这个连土壤呼吸都被数据量化的世界里，那些在机械缝隙中生长的 “意外”，或许才是最珍贵的生命注脚。
