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柏林记忆研究所的实验室里，汉斯·穆勒站在一块巨大的触摸屏前，手指划过复杂的拓扑结构图。
屏幕上的图形像一个被反复折叠又展开的星云，光点在曲线间流动、汇聚、发散。
“这是‘光的地图’平台的下一代构想，”
汉斯对来访的卿竹阮说，“我们叫它‘维度折叠’。”
卿竹阮仔细看着那些图形。
与现在“光的地图”
简单的点状分布不同，这个新模型是多维的——不仅有地理坐标，还有时间轴、文化层、感知类型、情感标签、甚至物理参数（波长、强度、色温）。
“传统地图是二维的，”
汉斯解释，“最多加上时间成为三维。
但人类的感知经验远不止三维。
比如，当你记录‘病房晨光’时，这个经验至少包含：地理位置（医院病房）、时间（早晨）、文化语境（医疗空间）、感知类型（视觉为主，但可能有温度和声音的联觉）、情感（疼痛中的慰藉）、物理属性（特定色温的光线）。
现在的平台只记录了前两维，丢失了太多信息。”
他放大一个节点——那是安娜早期上传的“德累斯顿病房晨光”
。
在现行平台上，它只是地图上的一个点，点击显示照片和描述。
但在新模型里，这个点可以“展开”
成一个多维结构：
时间维度：可以查看那天的天气数据、太阳角度、季节光周期。
文化维度：链接到德国医疗文化研究、病房建筑设计、疾病叙事文献。
感知维度：除了视觉描述，还有安娜后来补充的触觉（晨光的微凉）、听觉（晨鸟的叫声）、甚至嗅觉（消毒水和晨露的混合气味）。
情感维度：标记了“疼痛”
“希望”
“孤独”
“连接”
等情感标签，这些标签来自AI对文本的情感分析，也来自其他用户的共鸣标记。
物理维度：如果照片有EXIF数据，可以提取色温、曝光等信息；如果用户有光谱仪数据，可以显示精确的光谱分析。
“更关键的是连接方式，”
汉斯滑动手指，两个节点被连线，“现行平台是基于地理邻近性或时间相似性的连接。
但新平台可以基于任何维度连接——所有标记‘疼痛中的光’的节点可以形成网络；所有记录‘晨光’的节点可以形成网络；所有使用‘蜂蜜’这个比喻的节点可以形成网络……连接的可能性是指数级增长的。”
卿竹阮被这个构想震撼了：“这需要巨大的数据架构和算法支持。”
“柏林工业大学的一个计算机科学团队愿意合作，”
汉斯说，“他们研究复杂网络和语义网多年，正好需要真实的人类感知数据。
对他们是算法挑战，对我们则是平台的量子飞跃。”
“但用户界面呢？”
卿竹阮担忧，“普通人如何与这样复杂的多维系统交互？”
汉斯笑了：“这是最有趣的部分。
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