李亞林鮮少遇到這么棘手的案子。

以前遇到棘手的案子，是因?yàn)榫€索太少，比如殘缺的指紋與鞋印，模糊不清的監(jiān)控等等，但這次不一樣，這次是線索太多，多到令人頭皮發(fā)麻。

監(jiān)控視頻中顯示，陸陸續(xù)續(xù)有幾十輛一模一樣的車上了高速公路，然后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(tǒng)。

這就意味著，他們還黑進(jìn)了高速公路的收費(fèi)系統(tǒng)。

他現(xiàn)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(diào)查到底是誰買了這么多一模一樣的商務(wù)車，可以調(diào)查哪里的車管所最近接過同型號車輛的注冊，也可以調(diào)查黑客在etc系統(tǒng)里有沒有留下什么可供追蹤的痕跡。

可是，當(dāng)線索太多的時候，跟沒有線索的區(qū)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(jìn)了對方的另一個迷局。

如果查到了車輛所有人，再追查車輛所有人信息，結(jié)果對方信息是偽造的怎么辦？

如果查到了黑客的痕跡，但黑客留下的信息也是故意設(shè)下的圈套又怎么辦？

所以，李亞林不想在這個時候發(fā)散思維，他最希望的，是ai能夠通過極其細(xì)微、細(xì)微到人無法察覺的異常，來定位出蕭初然真正身處的車輛。

如果能從幾十輛車?yán)锍榻z剝繭選出唯一的那個，一切就簡單多了。

于是，他將所有視頻資料全部輸入ai模型，讓ai模型自己分析這些車輛的不同。