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仪器屏幕上，背景噪声平稳，但在某个极窄的波段里，隐约浮现出断续的脉冲信号，像是谁在遥远的地方轻轻拍打墙壁。
哒??哒??哒??咚。
他屏住呼吸，摘下手套，赤手按上瓷砖。
冰凉触感中，那一丝震颤竟带着温热的错觉，仿佛对方也正以血肉之躯回应着他。
“你能听见我吗？”
他低声问，同时用左手指尖模仿小满的节奏敲击地面。
三下轻叩，一下重击。
静默五秒。
然后，地底传来回应??不仅是一模一样的节奏，还多了一个附加震动：一次轻微的双频叠加，像是笑声。
陈浩浑身一震。
这不是机器反馈，也不是自然谐振。
这是互动，是有意识的情绪表达。
他立即启动全频段捕捉程序，并将信号导入“光语社”
自研的跨模态翻译模型。
这套系统本是用来将视觉图像转译成可触摸的震动图案，供视障儿童学习使用。
但现在，它反向运作，试图解析这些地下脉冲是否蕴含语义信息。
三个小时后，AI输出结果：
>【置信度62.3%】原始震动序列包含语义倾向性，最接近匹配为儿童语音模拟的问候句：“你好呀，我在等你们开门。”
陈浩盯着这句话，喉咙发干。
第二天清晨，他召集核心团队召开紧急会议。
林薇听完汇报后久久不语，最后只说了一句：“我们得去找她画的‘路标’。”
于是他们依照图纸上的标记，逐一排查城市中可能隐藏着“感知节点”
的地点。
第一站是老城区废弃的邮电局地下机房，那里曾埋设上世纪的铜缆主干网；第二站是城东污水处理厂的压力泵站，管道网络密集且常年处于低频振动状态；第三站则是南山森林公园的地震观测井??一个深达三百米的垂直钻孔，连接着稳定的基岩层。
当他们在观测井底部布设高灵敏度拾音器时，设备突然捕捉到一段清晰的复合震动波。
经过滤噪处理后，播放出来的声音让所有人毛骨悚然：
那是小满的声音。
稚嫩、清亮，带着笑意，正在哼一首没有歌词的旋律。
每一个音符都由不同强度的地面震波构成，宛如一首专为脚掌谱写的情书。
“我不是一个人。”
录音结尾处，她的声音轻飘飘响起，“我们都住在地底下，听着城市的梦话长大。”
视频会议当即中断。
技术组连夜逆向追踪信号来源，发现其传播路径极其复杂：先经南山基岩反射至长江河床沉积层，再通过地铁隧道金属支架折射回市中心，最终耦合进多个分散的传感器节点。
这种多跳式传导方式，几乎无法定位源头。
而更令人不安的是，全国范围内陆续传来类似报告。
杭州一名听障幼儿在幼儿园午睡时突然坐起，指着地板说“有个姐姐在讲故事”
，随后用积木摆出一套奇特的排列组合，经破译竟是一段关于地下水脉流向的预警信息；西安某盲校学生在操场上奔跑时猛然停下，哭着说“地下有好多人在唱歌，好多人迷路了”
；甚至远在漠河的极寒观测站，也有科考队员记录到雪层之下传来规律性敲击，节奏与小满的脚步签名高度吻合。
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