接下“智慧城市-老旧小区能源优化试点项目”的任务后，李季立刻进入了状态。他没有立刻钻进技术文献和数据分析的海洋，而是选择了一种更“李季”的方式。
他带着提升后的【环境能量感知】和崭新的【城市脉络感知】，再次回到了他所熟悉的那个小区，以及周边几个同类型的老旧社区。
这一次，他的视角完全不同。
他漫步在楼宇之间，感知的不仅是某一户水管是否漏水，某一处灯光是否昏暗，更是整栋楼、整个片区的“热能呼吸”、“电能脉搏”。他能“看到”哪些楼栋的保温性能差，热量如同溃堤般从墙体散发（能量呈浪费的灰白色）；哪些区域的公共照明系统老化，电能转化光能的效率低下（能量黯淡且散发余热）；甚至能模糊感知到不同时段，整个片区用电负荷的潮汐式变化，高峰时电网能量的“紧绷”与低谷时的“空转”。
他还动用了【能量视觉】，观察那些错综复杂的、暴露在楼道里的老旧管线，其中一些散发着代表“高电阻”和“隐患”的微红光芒。
同时，他也没有忘记“人”的因素。他敲开那些之前熟悉或不熟悉的邻居家门，不再只是询问“哪里坏了”，而是和他们聊冬天的取暖费，夏天的电费，聊家里哪些电器最耗电，聊他们对“智能节能”的看法和顾虑。他将这些鲜活的、带着温度的需求，与感知到的冰冷能量数据一一对应。
几天下来，他的脑海中形成了一幅独特的、充满细节的“社区能源损耗与需求地图”。这幅地图上，不仅标注着技术层面的能耗黑点，更标注着王大妈家因为墙体透风冬天需要一直开着电暖器，李大叔家因为线路老化不敢同时使用大功率电器，以及整个社区对“既省钱又方便”的节能改造的普遍渴望。
回到实验室，面对周总找来的技术专家团队提供的海量区域电网数据、建筑能耗模拟报告，李季没有怯场。他将自己感知到的“能量地图”与这些冰冷的数据相互印证、补充，往往能指出一些数据分析容易忽略的、但实际影响巨大的细节。
“根据电网数据，这个片区夜间谷电利用率低，”一位数据分析师指着图表说，“但我们模拟发现，即使推广夜间充电，负荷提升也不明显。”
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