8月7日下午，劉研娜正在給不同種類的汽車拉框。

河南郏縣千機數據的辦公室，如同一個大網吧。

人像采集現場。A12-A13版攝影/新京報記者 周小琪

芒種剛過，河南郏縣東郊，望不到邊的農田裡，農民們彎腰割起了小麥。不遠處機械廠、汽車修理廠，機器聲此起彼伏。但再往西的建材廣場卻人來人往，這些天，廣場三樓，來了500個長了眼袋的人。

這500個人中，有剛從玉米地裡匆匆趕過來的農民，連草帽也沒來得及摘下。有機關大樓下了班的公務員，也有服裝店裡請了假的導購員。年輕小姑娘們聚在一起，談論着護膚和美妝。角落裡，大腹便便的中年大叔點了根煙，低頭玩起手機。

他們被輪流帶進了臨時搭的攝影棚裡——一個光線昏暗、不到30平米的小房間，牆壁不久前剛被刷得雪白，裡面擺着椅子、三腳架和燈光器材。

有人指引他們坐在椅子上，面朝一部被固定在黑色三腳架上的手機，手機和眼袋者之間的距離是25厘米，不能多，也不能少。每次開拍前，一名皮膚黝黑，身材微胖，長着老實憨厚方臉的員工都會掏出卷尺，仔細再量一遍。

方臉員工叫張凱。量完距離後，他需要用5部像素不同的手機拍攝這些有眼袋的人。

在白光、黃光、暗光等不同光線下，張凱拍了四輪，加起來總共100張。一般情況下，他3分鐘就能拍完，不會超過5分鐘。

這項工作名為“數據采集”，眼袋者能得到一個價值一二十元的塑料大桶作為獎品。采集而來的照片、語音等數據，将會提供給人工智能企業，用于機器的訓練和學習。

剛接下任務時，領導告訴張凱，這次被拍下的500雙眼袋，會用來給一款手機軟件做測試，以便優化軟件的美顔功能。但具體怎麼測試、怎麼優化，領導沒說，張凱也沒問。

拉對一個框能賺4分錢

去年夏天，張凱有了孩子，他辭掉了原本在石子廠維護器械的工作，回家照顧妻兒。一兩個月後，張凱得重新工作養家，一家名為“千機數據”的公司正好在招人，“輕松、離家近、工資高”。

公司在縣城東邊一個建材廣場的三層，從張凱的老家長橋鎮開車過來，隻用20分鐘。他推開公司門的那一刻，空調的涼風灌進身體，面前的場景讓他有些震驚：幾百名員工坐在棕色的沙發上，埋在電腦屏幕前，不停地拖動鼠标，敲擊鍵盤，“像個大網吧”。

人力主管向他介紹說，公司主要做數據标注，簡單來說就是給圖片上的物體拉框框，隻要會用電腦就能幹。工資保底2000塊，多勞多得。

張凱從沒聽說過“數據标注”，也不懂為什麼拉框。但公司環境好，不像以前一樣風吹日曬，當即決定留下來。

他被安排在一個有電腦的工位上。領導傳來幾百張廚房、餐廳的圖片。張凱需要做的是：把圖片上的碗、碟、杯子、筷子等餐具都框出來，然後選好屬性、分好類。拉對一個框能賺4分錢。

張凱覺得很新奇——把這些鍋碗瓢盆框出來能幹嗎？但初來乍到，他沒好意思多打聽。

第一天上班，張凱費勁拉了幾百個框。他不熟悉規則，比如，三個堆在一起的碗，是應該一起拉一個框，還是分開拉三個框？

一周後，他已經熟練到每天能拉幾千個框，掙100多塊錢。時間久了，張凱看什麼都帶框，看到家裡廚房的鍋碗瓢盆，他第一反應是，框框應該從哪個角度拉？拉多大比較合适？

才來三個月，張凱就開始挑戰難度更高的3D全景圖。圖片都是立體的，有多個平面，分布着各種車輛，有卡車、小汽車、大巴車等，張凱要把車輛都框出來，再分門别類。

這項工作要有良好的空間感才能完成。玩“穿越火線”(一款射擊類遊戲)的經驗幫上了張凱，那款遊戲的場景也是立體的，常常需要切換視角來觀察敵人。張凱沒費多少力氣就上手了。

工作了大半年，張凱就已經是公司最優秀的員工之一，但他依舊沒問過，拉這些框是為了什麼？“我的原則是，我賺我的錢就行，其他的不用管那麼多”。

拍攝有眼袋的人

“數據标注”的工作幹了一年，張凱開始接手新任務“數據采集”。

采集而來的數據，将會被打包上傳給人工智能企業，企業再把這些數據分配其他公司進行“數據标注”，最後再傳回去，成為計算機的學習資料。這些資料能教計算機分辨車輛、廚具等不同的物體，讓它們像人一樣，去認識大千世界。

張凱的第一項采集任務就是拍攝有眼袋的人。公司給出的要求，卧蠶和黑眼圈都不行，年齡必須在18歲到40歲之間。

找人從公司内部開始。500多名員工，隻要領導在公司裡吆喝一聲，滿足條件的就自覺過去排隊。

員工拍完以後，再發動他們拉着自己有眼袋的親朋好友來拍攝。除此之外，公司還聯系了各個村子有威望、人緣好的人，給他們中介費，讓他們來幫忙找。

一開始，張凱完全分不清眼袋、卧蠶和黑眼圈。在他看來，它們都是堆在下眼睑的皮膚組織，隻有喜歡熬夜或者上了年紀的人才會有。

為了這次拍攝任務，張凱仔細研究了很多張照片，終于搞明白這三者的區别：眼袋呈倒三角形，浮腫而松弛；卧蠶是橢圓形的，比眼袋小很多，笑的時候才明顯；黑眼圈則是烏黑色的、平坦的，不會像眼袋和卧蠶一樣凸出來。

但有眼袋的人太少，一天最多隻能拍十幾個。公司決定把條件放寬，有卧蠶的人也可以參與拍攝，這樣一來，一天能拍到100多人。

拍攝前，張凱少不了回答被拍攝者的質疑。有人問，“照片上有我們的正臉，你們會不會拿來做違法的事？要是把它們用來刷臉支付怎麼辦？”

張凱給出解釋：“大街上那麼多攝像頭，如果拍幾張照片就能用來刷臉支付的話，走在路上是不是也不安全？”

“我們公司是正規的，在郏縣開了兩年了，幾百号人，跟我們合作的都是大企業，你就放心吧。”

參與過拍攝的人将會成為公司的人脈。去年夏天，公司接了一個大項目，一次性采集了兩萬多人的影像。

張凱的同事蘇樂丹參與了這個“兩萬多人的大項目”。項目在一間廢棄的二層工廠進行，以三十人或五十人為一組，排好隊，依次戴上墨鏡、口罩或帽子，在一樓、二樓或室外轉幾圈，轉完圈就可以獲贈一口印有“千機數據”的鐵鍋。

攝像頭固定在廠房的不同角落，蘇樂丹的任務是，拿一個大喇叭，維持轉圈圈的秩序，讓他們控制恰當的間距。

這個項目小孩老人都能參加，蘇樂丹叫婆婆也來，婆婆不明白為什麼要轉圈。蘇樂丹解釋，是用于攝像頭的對焦測試，檢測在不同場景、不同裝扮下，攝像頭能否識别出同一個人。

但婆婆不能理解。蘇樂丹拉着婆婆到村口，指着監控說，“就是測試這個能不能精确地拍到犯罪分子”，婆婆樂意了。

讓AI認識蘋果

創辦千機數據之前，公司的CEO劉洋鋒也很少聽說“人工智能”這個詞，他是公司學曆最高的人之一，今年32歲。在他小時候，電腦還是個稀罕物，他看鄭少秋演的《大時代》，沒被縱橫捭阖的證券市場吸引，隻覺得每天坐在電腦面前敲鍵盤很酷。上中專時，他開始學計算機，次次專業課考試都是第一名。

但進入社會後，劉洋鋒的工作幾乎都碰不着計算機的邊。他在重慶、雲南和廣東都待過，開過挖掘機、賣過飲料和化肥。他去過最遠的地方是南美洲，在智利賣産自深圳華強北的山寨手機。

但他說，幹計算機的夢想從沒有被磨滅。有時，晚上做夢也會夢見計算機。

從智利回國後，劉洋鋒和兩個發小湊到一起，準備創業。去年，一個偶然的機會，他們在網上看到一個轉讓的“數據标注”的單子，這是劉洋鋒第一次聽說“數據标注”這個詞。

劉洋鋒先是試用了一下軟件，在照片上框出了一個在馬路上的行人，操作很容易。可他不明白“數據标注”是幹什麼的，網上搜不出多少信息，大部分他都理解不了，直到在一個網頁看到這段話：

“要理解數據标注，得先理解AI其實是部分替代人的認知功能。我們學習認識蘋果，需要有人拿着一個蘋果告訴你，這是一個蘋果。類比機器學習，我們要教他認識一個蘋果，給它一張蘋果的圖片，它是完全不知道的。我們得先有蘋果的圖片，上面标注着‘蘋果’兩個字，然後機器通過學習了大量圖片的特征來認識蘋果。”

劉洋鋒懂了。他把“蘋果”的例子講給發小聽，他們都覺得“這事兒能成”。

從上世紀50年代，美國科學家第一次提出了“人工智能”的概念後，經過60年的技術更叠，人工智能已逐漸滲透進人類的生活。

手機聽懂了人類的語言，車輛學會了選擇最優路線，能繞過桌子腿、捕捉每一粒灰塵的掃地機器人走進了千家萬戶。而廣為人知的人臉識别技術，不僅幫警方在張學友演唱會上先後抓到了多名逃犯，也在今年6月，幫四名走失10年的孩子找到了家。

劉洋鋒并不了解人工智能相關的技術，但從新聞上感覺到人工智能會是未來科技發展的新趨勢。

他們仨一起湊了10萬塊錢，在縣城租下了一間30平

(上接) 方米的單間，從鄭州拉回了20台價值1000多塊的二手電腦。然後通過微信群和朋友圈招了十幾個員工。

乘着“人工智能”的東風，劉洋鋒的單子越來越多，短短幾月，公司租下了一整層3000平方米，可以容納數百名員工。除郏縣外，還在鄭州、許昌、平頂山等地也開設了分公司。

他不再“來者不拒”，有公司聯系他談采集項目，内容是讓采集員拍攝地上的廢紙、果核、頭發絲兒，包括貓屎，用來訓練掃地機器人的視覺。劉洋鋒拒絕了，“不能天天讓員工趴地上拍貓屎，太奇怪了”。

流水線上的老師

千機數據現在共有500多名員工，大多都和張凱一樣，本地人，年輕，隻有初中或高中學曆，對電腦、互聯網和人工智能沒有太多認知。

劉洋鋒招人最重要的标準要能“坐得住”。前不久，有個年輕男生來應聘，說自己工作了兩年，在鄭州和蘇州都待過。劉洋鋒直接拒絕了他，“兩年就能跑兩個城市，說明非常不穩定。”

在員工中，女性占大多數，她們大多已經結婚生子。

去年5月，劉研娜在朋友圈看到千機數據招聘電腦操作員的消息，要求很簡單，“18歲到38歲，男女不限，簡單懂電腦，有上進心，細心耐心”，“工資3000到8000，上不封頂，多勞多得”。

劉研娜的第一反應是“騙人的”、“搞傳銷的”。在這座河南中部的小縣城，像她這樣隻有中學學曆的年輕女孩，能找到的工作基本隻有超市營業員、商店導購或是飯店服務員，月薪不會超過2000塊。直到來公司轉了一圈後，劉研娜才放下顧慮，成為“網吧”的一員。

剛來的時候，出于好奇，劉研娜向身邊的同事打聽，拉框是為什麼？沒人答得上來。大多數人都隻是低頭做事，不關心這些。直到有一次，領導在開會時偶然提到，這些數據主要“為人工智能服務”，她才似懂非懂。

8月8日上午，公司門口，張凱拿着一部手機，正在測試一項新的采集任務。在背光、偏亮和正常三種光線下，被采集者分别作出了高興、厭惡等表情。作到“驚訝”時，張凱提醒他，“眼睛瞪大點”、“嘴巴再張開一點”。

上個月，張凱升任了主管，以前六點半就能準時下班，現在晚上十點回家成了常态。

到千機數據工作後，張凱成為了全家離高科技最近的人。

他的母親在東莞工廠的流水線上工作，父親在深圳做裝修、鋪地闆磚。弟弟今年19歲，高中還沒上完，就一個人去新疆賣手機配件了。妻子原來在郏縣的一家超市當導購，去年生完孩子後，在家當家庭主婦。

剛找到工作時，家人和朋友都會問他，這份工作是幹什麼的？他的答案是：标注是坐在電腦前拉框，采集是天天給别人拍照。其他的，張凱不會多說，家人也不會追問。

張凱在長橋鎮的一座小村莊長大，家家戶戶都種玉米、小麥和花生，那個年代，很少有人知道“電腦”是什麼。等上了中學，同齡人都喜歡泡在網吧玩《夢幻西遊》，他不喜歡那款遊戲，因為遊戲“靠運氣、要砸錢”。他隻好一個人在院子裡摔“紙面包”、蹦彈珠。

張凱念完初中後，跟媽媽一起去了東莞，後來又到了深圳、泉州，他幹過最長的一份工作是對講機組裝。四年的時間裡，張凱用手指把無數塊鐵制的電池片壓進了對講機盒子裡，這些電池片和喇叭、天線、主機闆一起，組成了成千上萬個對講機，銷往世界各地。

蘇樂丹和張凱有過相似的經曆。2005年，她跟表姐一起去了廣東，在電子廠做過品鑒、在寶石廠穿過珠子，每天從早上七點半工作到晚上七點半，一個月休息兩天，月薪800多塊錢。

對張凱、蘇樂丹和千機數據的其他普通員工來說，他們現在采集、标注的數據，和穿過的珠子、壓過的電池片沒有什麼不同，都是流水線上的一個部件。

唯一的不同是，他們知道珠子怎麼穿成手串和項鍊、電池片怎麼和其他部件組成對講機，但不知道數據要如何“喂”給機器、機器要如何學習。

張凱到了千機數據之後才第一次聽說“人工智能”這個詞，即便已經升任主管，他對工作的認識也隻停留在“為人工智能提供前期數據”。

在通往公司的樓梯間，貼着幾張巨幅海報，海報上都是機器人和電腦，看起來科技感十足。劉洋鋒把“人工智能如何認識蘋果”的那段話也印在了上面，張凱一次也沒認真讀過。

“萬物皆可AI”

昔日流水線上的工人，成為了教“人工智能”認識蘋果、桌子、椅子的第一位老師，把認知事物的經驗濃縮進一張張圖片中以後，他們對人工智能也開始有了更敏銳的感知。

今年6月，張凱第一次坐上了高鐵。他興奮地發了朋友圈，配了一張高鐵時速304km的圖片，說：“這玩意最快能跑多少？”

進高鐵站時，張凱拿着身份證和高鐵票，經過一道需要人臉識别的閘機，攝像頭對着他的臉掃描了幾秒鐘後，顯示“請通過”。他突然想到，以前做标注時做過人臉标點，會不會應用在了這上面？

兩年前，張凱花8萬塊買了一輛小轎車，出行時，常常用到車載語音系統。現在，他明白了語音系統之所以能順利運作，是建立在大量的語音采集、标注基礎上的。

刷到跟人工智能相關的新聞時，張凱也會打開看。他對一個“5G時代高科技抓逃犯”的視頻印象深刻，視頻裡，地鐵站的監控能捕捉到每一個行人的面部信息，精準地識别出犯罪嫌疑人的樣貌。

偶爾，張凱也有擔憂和恐懼。前幾天，他看到有品牌出了一款能自動系鞋帶的運動鞋，他無法理解，連系鞋帶這樣簡單的事都要靠機器來做，那人該幹什麼？

“科技如果發展得太快，會淘汰掉很多東西”，張凱最擔心的是，機器會取代掉那些流水線上的工人，他們都會失業。

2017年，李開複曾公開表示，“一項本來由人從事的工作，如果可以在5秒鐘以内能對工作中需要思考和決策的問題作出相應的決定，那麼，這項工作就有非常大的可能被人工智能全部或部分取代”。

他預測，翻譯、銷售、司機、家政等工作，未來10年将有約90%被人工智能全部或部分取代。“但是，還有很多人所特有的、綜合素質的技能是無法被取代的。此外，因為人與機器産生了新的協作方式，還會出現新的工作類型。”

同年7月，國務院發布的人工智能計劃提出，到2030年，中國要成為人工智能創新核心。工信部教育考試中心副主任周明曾向媒體透露，中國人工智能人才缺口超過500萬人。

張凱覺得，像他們這樣做數據采集和标注的工人，很難被替代。“畢竟機器還要通過我們來學習，想象一下，如果機器會自己學習，那就說明它們已經無法把控了，這很可怕。”

劉洋鋒也思考過這個問題。前幾天，在接受電視台采訪時，他把人工智能産業比作了一個人，“算法工程師他們負責的是大腦，而我們負責的是四肢”，二者都不可或缺。他們公司采集、标注好的數據，要經過一套特定的算法加工，才能喂給機器，算法是人工智能中最核心的部分。

劉洋鋒也擔憂，畢竟“承接的都是重複性的工作”。他想，随着技術的發展，原本需要一萬張照片數據才能完成的學習，或許隻需要五張照片就能完成，屆時，他們的工作量将會面臨大幅減少的情況。

為了防止這種情況的出現，劉洋鋒開始把業務向高端化、專業化轉移。去年，他承接了一項醫療數據項目，需要對病例進行分析，公司的員工都做不來，他在網上找了幾十個醫學研究生來做兼職。

劉洋鋒擔心被淘汰，他加了很多人工智能相關的學術交流群。來自清華、北大等知名高校的教授和研究生們，常常會在裡面更新研究進展，或是轉發研究論文。

劉洋鋒每條消息都會點開看，再轉到朋友圈。群裡發的很多論文都是英文，劉洋鋒看不懂，就用電腦自帶的翻譯軟件一句一句地翻。有些文章的專業性太強，劉洋鋒就隻看摘要和那些跟數據處理相關的部分。

效果很明顯，“以前都是工程師們說什麼就是什麼，現在我至少可以從專業的角度，來和他們探讨一些東西，比如數據采集、标注的具體要求等等”。

但碰上算法的問題，劉洋鋒就沒轍了。一次，員工們忙活了一個星期，做完了一個人臉标點項目，每張臉上标84個點，一共一萬張圖。對接的部門打包驗收完以後，算法工程師卻說，有幾個點的位置與算法的要求不符，需要調整，必須打回來重做。劉洋鋒隻好帶着員工們多幹了一周，并多發了一份工資。

在劉洋鋒過去的人生中，人工智能神秘、新奇且遙不可及。短短兩年，他發現，“萬物皆可AI”。比如，手機裡的視頻軟件，錄制時的美顔功能要靠人工智能，加特效要靠人工智能，給用戶推送的内容也要靠人工智能。

和張凱不同，劉洋鋒期待那個充滿人工智能的未來。創業這兩年，公司接了很多無人駕駛的項目，框出了數不清的路标、紅綠燈和斑馬線。劉洋鋒看着這些圖片，常常幻想，有朝一日能買一輛無人駕駛汽車，坐進車裡，動動嘴，把目的地告訴系統，然後倒頭大睡，車子便把自己送到目的地。

“那一天一定不會太遠”。(新京報記者 周小琪 實習生 梁文雪)

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