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供应商，都积累了丰富的设计案例和项目经验，对典型的避难所项目，也有一套比较规范的设计流程，方然就帮助教授开了辅助设计系统，输入参数和需求，就可以生成项目计划书，包括所需的设备、原材料和耗材等都一应俱全，以及详细的预算报告。
在软件交互界面，一旦把承诺生存期限调整到“none”，预算就急剧缩减。
虽然以末日避难所这类项目的特点，即便不承诺任何生存期，起码的工程量和配套系统也会有一定的成本，看着屏幕上的数字，2，17o，ooo，方然还是稍微松了一口气。
接下来，是项目的选址。
末日避难所这种东西，原则上讲，选择的建设地址不一样，成本和报价肯定也有区别，但是方然的计划，和大多数类似工程的选择一致，都归类在“城市”，在不同的城市构建避难所，报价上的差异就比城市之间的房价、地价差异要小得多。
在车水马龙的纽约州曼哈顿区，和在人烟稀少的乔治亚州达洛尼加，报价的差异，基本不会出总价的百分之十。
想一想也不难理解，小城市地价、房价低廉，工程本身的隐秘性，却比较为难。
一座常住人口不过数万、甚至寥寥数千的小城镇，要在这片土地上任何工程，都很难瞒过彼此之间十分熟悉，且惯于关注邻居、打探消息的居民们，这方面的开销，也随之水涨船高，往往为了修建一座两百平米的避难所，就要巧立各种名目，建设总面积达数千平方米的大型建筑才可以。
不考虑报价的差异，面对地图，方然还是会踌躇，他不太确定选择的动机。
选择在哪里修建避难所，事实上，和他接下来的行动并无甚关联，原则上随便指定一座城市都可以，但既然事关永生，容不得马虎，他又整理了一下思路，用asa的基础框架进行分析，从各种角度权衡利弊。
最后，人工智能给出的答案，让他略感惊讶。
宾夕法尼亚州，费城。
这种事，虽然是选哪里都可以，但……
ai选了这里，那么它选择此地的理由呢，方然不禁有些好奇。
然后他不经意间想起，在本地运行asa筛选目标城市的时候，他的确输入了“此避难所的规划用途”。
不想则已，一想到这方面，他的思维是如何敏锐，当时就汗毛直竖。
费城，如果他没记错，宾夕法尼亚大学就位于此地，那里有世界上第一台通用电子计算机——enia
