尹湘連著幾晚給自己發了信息，好在沒哭沒鬧，反倒安慰起陳博不要太為難自己，實在找不到千萬不要躲起來，要勇敢去面對。
陳博只覺得襠下一涼，老二怕是時日無多了。
回去的路上沒再走系統規劃的環城線路，而是選了不要錢的市區公路。
盡管一路走走停停，時不時來個10分鐘早高峰堵車大禮包，不過他也全然不在意，大白天的放人，有的是時間回去。
“我該怎么面對尹湘，算了，不解釋了，沒有結果的事，再跟別人解釋過程的艱辛都是白搭。”
“勇敢面對，坦然接受，哈哈。”陳博笑著笑著，很快便擺出個苦瓜臉。
回到學校，太陽剛好掛在樹梢的位置，斑駁的光線照射在車前蓋上，閃爍著熠熠光輝。
這輛紅旗車擱在大學城還是能看的檔次貨，酷炫的外形會讓人不自覺地把它跟超級跑車聯系在一塊。
如果不是引擎過于安靜，走過路過絕對能成為全場的靚仔，當然也逃不過交警的正義制裁。
“我去，這里限速60公里，你怎么開到80公里了，快降下來啊。”
陳博瞥見一閃而過的路牌，急忙下達了降速指令，他可不想再付罰款。
人工智能也非全能，更準確點，它過于智能了，一些能鉆的空子，總會想盡法子鉆。
拿大學城舉例，人工智能掌握了路段的監控分布情況，在沒攝像頭的時候，它會毫不猶豫地展現本性；當攝像頭在附近，它會立馬把速度降至安全區間順利通過。
這點跟老司機很像，只不過老司機也有翻車的時候，路邊的隱藏攝像頭、突然失靈的剎車板、亦或是慢了半拍的反射弧，都有可能成為他們的滑鐵盧。
人工智能則完全不用擔心這些，唯一一次翻車還是因為陳博手動規劃線路導致的。
當然，要甩鍋也不是不可以，誰讓系統沒及時提醒呢，如果提示到位，陳博萬不敢冒這個險，他還沒有闊綽到可以用時間換金錢的地步。
“找個位置停車，快點。”
陳博見校外的過道上停滿了，有些甚至停到了人行道，懶得靠眼力找空缺，出于信任把問題交給人工智能解決。
[好的，正在為您導航]
紅旗車輪胎一拐，徑直地往校門口沖。
這個靠近校醫室的是側門，故意設置成樓梯一階一階，不讓轎車進出。
哪知紅旗貼著旁邊的滑倒，一踩油給力直接沖了上來，車頭翹得老高，差不多有60度，飛躍翻騰后平穩著陸。
嚇壞的不僅是陳博，還有進出的同學。
紅旗停在了兩棵樹中間，那里原本是塞單車的地方。
“停停停，你丫的，你就不會在外面找個車位么？”
[外面車位已滿]
系統給出了自己的判斷。
“好好好，我不跟你杠，可你也不能走這啊，從正門進。”
紅旗猛地后撤幾步，陳博擔心它又亂來，改指令道：“別動了，暫時先放這。”</p>