但平时有些别的事，比如需要到稍远的地方提前踩点。
又或者像今天这样聚餐，日晒雨淋的，总归是不方便。
而且每次打车都要浪费不少时间在等待上。
她看了一眼手机银行的余额，加上刚刚到手还没存进去的三十万支票，手里的现金已经超过了两百万。
这笔钱，买一辆不错的代步车，绰绰有余。
她心里盘算着，后天就是周末正好有空，可以去车市逛逛。
主意已定，她便耐心在路边等了起来。
回到公寓，洗漱完毕，她整个人都放松下来。
躺在柔软的大床上，她没有像往常一样刷剧，而是打开了汽车软件，开始浏览各种车型。
从十几万的国产新能源，到三四十万的合资品牌，她看得津津有味。
时间在指尖划过，很快就到了午夜十二点。
手机屏幕准时亮起，熟悉的邮件图标弹了出来。
林晚晚的心跳漏了一拍，立刻点开了邮件。
【你有一封来自2025年11月2日的信】
【真没想到，去试驾小米SU7的时候，居然会在高架上遇到旁边的化工厂爆炸。】
【那场面，跟看灾难片一样，整条高架都堵死了，幸好距离化工厂还有两条路的距离，并没有受伤】
【不过听说伤亡不小，希望不要有太多人出事吧。】
【……】
邮件的内容很短，但每一个字都像重锤一样砸在林晚晚的心上。
小米SU7？
试驾？
化工厂爆炸？
她刚刚才决定要去买车，未来的邮件就提到了试驾。
而且，还是一场爆炸事故！
林晚晚猛地从床上坐了起来，睡意全无。
她反复看着邮件里的那几行字，大脑飞速运转。
化工厂爆炸！这不是什么小事。
前几年那场特大化工爆炸事故的新闻画面，仿佛还在昨天。
冲天的火光，蘑菇云般的浓烟，还有那一个个触目惊心的伤亡数字。
一想到这些，林晚晚就感觉一阵寒意从脚底板直冲天灵盖。
而现在，一封来自未来的邮件，告诉她同样的事情，即将在她所在的城市上演。
高架桥、化工厂、爆炸……
林晚晚掀开被子，光着脚踩在冰凉的地板上，快步走到书桌前，一把掀开了笔记本电脑。
电脑屏幕的光映着她严肃的脸。
她直接打开了地图软件。
鼠标指针在触摸板上快速滑动，屏幕上的城市地图被迅速放大。
第一步，找到小米汽车的门店。
她在搜索框里输入：“小米汽车羊城”。
地图上立刻弹出了八个红色的小点，分散在城市的各个区域。
未来的“她”到底去了哪一家？
邮件里没有说。
林晚-晚强迫自己冷静下来，仔细回忆邮件里的每一个字。
【去试驾小米SU7的时候……】
试驾……
按照她的习惯，她绝对不会为了一个试驾太远的地方。
如果没有别的特殊情况，她大概率会选择离公寓或者公司最近的。
排除掉几家距离过远的门店后，她的视线最终锁定在了两家4S店上。
一家在白云大道北，另一家在机场路。
这两家店都在白云区，彼此之间相距不过十公里，都算是她可以接受的范围。
确定了4s店的位置，接下来，就是第二个关键词：高架。
林晚晚立刻打开地图软件，将这两家4S店的位置标记出来，然后切换到路况视图。
地图上，密密麻麻的道路网清晰地呈现出来。
机场路那家店，周围都是城市主干道，并没有高架桥穿过。
而白云大道北那边，距离4s店不到2公里的路程就有一条贯穿南北的城市快速高架路。
就是这里了！
林晚晚的心跳快了几分。
范围进一步缩小。
爆炸就发生在这附近！
她深吸一口气，开始在地图上寻找最后一个，也是最关键的线索：化工厂。
林晚晚立刻将地图切换到交通路线模式，城市里纵横交错的灰色高架线路瞬间清晰起来。
【……幸好距离化工厂还有两条路的距离……】
这个信息非常模糊。
“两条路”可以是两条主干道，也可以是两条小路，距离可能相差几公里。
但有总比没有好。
林晚晚深吸一口气，开始在地图上搜索“化工厂”、“化工”、“精炼”等关键词。
很快，一个个或大或小的工厂图标，在白云大道北和机场路高架附近被标记了出来。
一个、两个、五个……
当她把两片区域都搜索完毕后，看着地图上那密密麻麻，足有十几家被标记出来的工厂，心一点点沉了下去。
范围还是太大了。
十几家化工厂，分布在两条高架桥附近几公里的范围内。
未来的邮件只说“旁边的化工厂爆炸”，鬼知道是哪一家！
她总不能报警说：
“警察叔叔，白云区机场路高架和白云大道北高架附近的十几家化工厂里，有一家明天要爆炸，你们赶紧去排查一下吧。”
警察不把她当成精神病或者报假警的疯子抓起来才怪。
到时候别说救人了，自己先进去了。
要是后续化工厂真的炸了，她甚至很可能成为嫌疑人。
怎么办？
时间不等人。
明天是星期五，后天就是周六。
爆炸只可能发生在周六。
另外，具体的爆炸时间她也无法确定。
现在唯一能确定的是爆炸肯定发生在白天，毕竟她可不觉得自己会挑夜里试驾。
林晚晚坐在椅子上，双手抱着头，大脑飞速运转。
不对，范围还能缩小！
林晚晚的手指在触摸板上快速滑动，屏幕上密密麻麻的工厂标记像一盘无解的棋局。
十几家工厂，不可能每一家都有爆炸的风险。
毕竟并非所有化工厂，经营的都是高危险的化工品。
她强迫自己冷静下来，开始利用自己最擅长的信息搜集能力，对这十几家工厂进行地毯式的排查。
她打开企业信息查询网站，将这些工厂的名字一个个输入进去。
经营范围、注册资本、股东信息、过往的行政处罚……一条条冰冷的数据，在她眼中迅速被解析、重组。
半小时后，十几家工厂被她排除了大半。
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