像素拍人像教程（乡村里的AI）

芒种刚过，河南郏县东郊，望不到边的农田里，农民们弯腰割起了小麦。不远处机械厂、汽车修理厂，机器声此起彼伏。但再往西的建材广场却人来人往，这些天，广场三楼，来了几百个被采集者。

这几百个人中，有刚从玉米地里匆匆赶过来的农民，连草帽也没来得及摘下。有机关大楼下了班的公务员，也有服装店里请了假的导购员。年轻小姑娘们聚在一起，谈论着护肤和美妆。角落里，大腹便便的中年大叔点了根烟，低头玩起手机。

他们被轮流带进了临时搭的摄影棚里——一个光线昏暗、不到30平米的小房间，墙壁不久前刚被刷得雪白，里面摆着椅子、三脚架和灯光器材。

有人指引他们坐在椅子上，面朝一部被固定在黑色三脚架上的手机，手机和被拍摄者之间的距离是固定的，不能多，也不能少。每次开拍前，一名皮肤黝黑，身材微胖，长着老实憨厚方脸的员工都会掏出卷尺，仔细再量一遍。

方脸员工叫张凯。量完距离后，他需要用几部像素不同的手机拍摄这些被采集者。

在白光、黄光、暗光等不同光线下，张凯拍了四轮，加起来总共100张。一般情况下，他3分钟就能拍完，不会超过5分钟。

这项工作名为“数据采集”，被拍摄者能得到一个价值一二十元的塑料大桶作为奖品。采集而来的照片、语音等数据，将会提供给人工智能企业，用于机器的训练和学习。

刚接下任务时，领导告诉张凯，这次的数据收集要严格按照给定的规则，做数据收集，但具体的应用场景，领导没说，张凯也没问。

拉对一个框能赚4分钱

去年夏天，张凯有了孩子，他辞掉了原本在石子厂维护器械的工作，回家照顾妻儿。一两个月后，张凯得重新工作养家，一家名为“千机数据”的公司正好在招人，“轻松、离家近、工资高”。

公司在县城东边一个建材广场的三层，从张凯的老家长桥镇开车过来，只用20分钟。他推开公司门的那一刻，空调的凉风灌进身体，面前的场景让他有些震惊：几百名员工坐在棕色的沙发上，埋在电脑屏幕前，不停地拖动鼠标，敲击键盘，“像个大网吧”。

河南郏县一家数据的办公室，如同一个大网吧 。新京报记者周小琪 摄

人力主管向他介绍说，公司主要做数据标注，简单来说就是给图片上的物体拉框框，只要会用电脑就能干。每天8点上班，中午管饭，休息1个半小时，下午6点30下班，每个月有三四天的假期，工资保底2000块，多劳多得。

张凯听得迷迷糊糊，他从没听说过“数据标注”，也不懂为什么拉框。但公司环境好，不像以前一样风吹日晒，当即决定留下来。

他被安排在一个有电脑的工位上。入职后，领导传来一个文件包，里面是一份软件的教学文档和几百张厨房、餐厅的图片。张凯需要做的是：把图片上的碗、碟、杯子、筷子等餐具都框出来，然后选好属性、分好类。拉对一个框能赚4分钱。

张凯觉得很新奇——把这些锅碗瓢盆框出来能干嘛？但初来乍到，他没好意思多打听。

第一天上班，张凯费劲拉了几百个框。他不熟悉规则，比如，三个堆在一起的碗，是应该一起拉一个框，还是分开拉三个框？

可一周后，他已经熟练到每天能拉几千个框，挣100多块钱。时间久了，张凯看什么都带框，看到家里厨房的锅碗瓢盆，他第一反应是，框框应该从哪个角度拉？拉多大比较合适？

才来三个月，张凯就开始挑战难度更高的3D全景图。图片都是立体的，有多个平面，分布着各种车辆，有卡车、小汽车、大巴车等，张凯要把车辆都框出来，再分门别类。

这项工作要有良好的空间感才能完成。玩“穿越火线”（一款射击类游戏）的经验帮上了张凯，那款游戏的场景也是立体的，常常需要切换视角来观察敌人。张凯没费多少力气就上手了。

但他偶尔还是有犯难的时候。一次，他框出了一辆三个轮子的电动车，选属性时纠结了好一会儿，选了“三轮车”。刚提交上去，就被审核的领导打了回来，“用电的都是电动车，后面带斗的、不用电的才是三轮车”。

工作了大半年，张凯就已经是公司最优秀的员工之一，但他依旧没问过，拉这些框是为了什么？“我的原则是，我赚我的钱就行，其他的不用管那么多”。

8月9日上午，张凯在测试一款新的采集软件。新京报记者周小琪 摄

拍人像

“数据标注”的工作干了一年，张凯开始接手新任务“数据采集”。这份工作不再是坐在电脑前敲键盘，需要走出去，到广场、乡野或工厂，给符合条件的采集对象拍照、录音。

采集而来的数据，将会被打包上传给人工智能企业，企业再把这些数据分配其他公司进行“数据标注”，最后再传回去，成为计算机的学习资料。这些资料能教计算机分辨车辆、厨具等不同的物体，让它们像人一样，去认识大千世界。

张凯的第一个项目是拍摄手势识别的项目，公司给定的年龄必须均衡。

找人从公司内部开始。500多名员工，只要领导在公司里吆喝一声，满足条件的就自觉过去排队。

员工拍完以后，再发动他们拉着自己的亲朋好友来拍摄。除此之外，公司还联系了各个村子有威望、人缘好的人，给他们中介费，让他们来帮忙找，这种方法效果最好。

一开始张凯完全不清楚为什么采集要在不同的光线和场景下，在他看来，光线的敏感度、场景的变化，没有什么必然的联系，对他来说都是一些重复性的动作拍摄工作。

为了拍摄任务，张凯研究了很多照片，经过领导点拨，终于搞清楚了，每个场景的光线及场景变化会在给后期算法的会有很大影响，因为要教会机器在各种场景各种光线中的准确识别，例如暗光，正常光，逆光的需求，雨天，晴天，阴天的场景。

在拍摄前，张凯少不了要回答被拍摄者的质疑。有人问，“照片上有我们的正脸，你们会不会拿来做违法的事？要是把它们用来刷脸支付怎么办？”

张凯想了想，给出解释：“大街上那么多摄像头，如果拍几张照片就能用来刷脸支付的话，走在路上是不是也不安全？”

见对方神情松动，张凯继续说，“我们公司是正规的，在郏县开了两年了，几百号人，跟我们合作的都是大企业，你就放心吧。”

参与过拍摄的人会被拉进微信群，下次再有拍摄时，直接在群里吆喝一声，也能拉来不少人。去年夏天，公司接了一个大项目，一次性采集了两万多人的影像，这些人都成了公司的人脉。

人像采集现场。新京报记者周小琪 摄

张凯的同事苏乐丹就做过这个“两万多人的大项目”。项目在一间废弃的二层工厂进行，以三十人或五十人为一组，排好队，依次戴上墨镜、口罩或帽子，在一楼、二楼或室外转几圈，转完圈就可以获赠一口印有“千机数据”的铁锅。

摄像头固定在厂房的不同角落，苏乐丹的任务是，拿一个大喇叭，维持转圈圈的秩序，让他们控制恰当的间距。三四个月下来，她的喉咙撑不住了，每天都要喝四五杯胖大海水。

这个项目小孩老人都能参加，苏乐丹叫婆婆也来，婆婆不明白为什么要转圈。苏乐丹解释，是用于摄像头的对焦测试，检测在不同场景、不同装扮下，摄像头能否识别出同一个人。

但婆婆不能理解。苏乐丹拉着婆婆到村口，指着监控说，“就是测试这个能不能精确地拍到犯罪分子”，婆婆乐意了。

参与采集的居民，可以获赠开水壶、蒸锅等礼品

让AI认识苹果

创办千机数据之前，公司的CEO刘洋锋也很少听说“人工智能”这个词，他是公司学历最高的人之一，今年32岁。在他小时候，电脑还是个稀罕物，他看郑少秋演的《大时代》，没被纵横捭阖的证券市场吸引，只觉得每天坐在电脑面前敲键盘很酷。上中专时，他开始学计算机，次次专业课考试都是第一名。

但进入社会后，刘洋锋的工作几乎都碰不着计算机的边。他在重庆、云南和广东都待过，开过挖掘机、卖过饮料和化肥。他去过最远的地方是南美洲，在智利卖产自深圳华强北的山寨手机。

但他说，干计算机的梦想从没有被磨灭。打工时，别的工人都在宿舍喝酒、吹牛，他买了一大袋跟计算机有关的书，一个人躺在床上看。有时，晚上做梦也会梦见计算机，时隔太久，他已经记不清梦境的具体内容，只记得梦里的自己对计算机有种强烈的拥有感。

从智利回国后，刘洋锋和两个发小凑到一起，准备创业。去年，一个偶然的机会，他们在网上看到一个转让的“数据标注”的单子，这是刘洋锋第一次听说“数据标注”这个词。

刘洋锋先是试用了一下软件，在照片上框出了一个在马路上的行人，操作很容易。可他不明白“数据标注”是干什么的，网上搜不出多少信息，大部分他都理解不了，直到在一个网页看到这段话：

“要理解数据标注，得先理解AI其实是部分替代人的认知功能。回想一下我们是如何学习的，例如我们学习认识苹果，那么就需要有人拿着一个苹果到你面前告诉你，这是一个苹果。然后以后你遇到了苹果，你才知道这玩意儿叫做‘苹果’。类比机器学习，我们要教他认识一个苹果，你直接给它一张苹果的图片，它是完全不知道这是个啥玩意的。我们得先有苹果的图片，上面标注着‘苹果’两个字，然后机器通过学习了大量的图片中的特征，这时候再给机器任意一张苹果的图片，它就能认出来了。”

8月9日，员工们正在进行新项目的培训。新京报记者周小琪 摄

这浅显直白的解释，刘洋锋懂了。他把“苹果”的例子讲给发小听，他们都觉得“这事儿能成”。

从上世纪50年代，美国科学家第一次提出了“人工智能”的概念后，经过60年的技术更迭，人工智能已逐渐渗透进人类的生活。

手机听懂了人类的语言，车辆学会了选择最优路线，能绕过桌子腿、捕捉每一粒灰尘的扫地机器人走进了千家万户。而广为人知的人脸识别技术，不仅帮警方在张学友演唱会上先后抓到了多名逃犯，也在今年6月，帮四名走失10年的孩子找到了家。

刘洋锋并不了解人工智能相关的技术，但从新闻上感觉到人工智能会是未来科技发展的新趋势。

他们仨一起凑了10万块钱，在县城租下了一间30平方米的单间，从郑州拉回了20台价值1000多块的二手电脑，拉回来才发现只摆得下12台。然后通过微信群和朋友圈招了十几个员工。

乘着“人工智能”的东风，刘洋锋的单子越来越多，短短几月，刘洋锋把公司规模扩大了，租下了一整层的空间，差不多3000平方米，可以容纳数百名员工，每年租金将近5万。现在，除郏县外，他们还在郑州、许昌、平顶山等地开设了分公司。

他不再“来者不拒”，有公司联系他谈采集项目，内容是让采集员拍摄地上的废纸、果核、头发丝儿，包括猫屎，用来训练扫地机器人的视觉。刘洋锋拒绝了，“不能天天让员工趴地上拍猫屎，太奇怪了”。

流水线上的老师

千机数据现在共有500多名员工，大多都和张凯一样，本地人，年轻，只有初中或高中学历，对电脑、互联网和人工智能没有太多认知。

刘洋锋招人最重要的标准要能“坐得住”。前不久，有个年轻男生来应聘，说自己工作了两年，在郑州和苏州都待过。刘洋锋直接拒绝了他，“两年就能跑两个城市，说明非常不稳定。”

在所有员工中，女性占大多数，她们大多已经结婚生子，丈夫在外地打工，在家照顾老人小孩的重担都压在她们身上。到了夏天，一些女性员工会选择辞职，回去看管放暑假的孩子。还有的员工会直接把孩子带到公司来，让他们坐在空位玩电脑游戏。

去年5月，刘研娜在朋友圈看到千机数据招聘电脑操作员的消息，要求很简单，“18岁到38岁，男女不限，简单懂电脑，有上进心，细心耐心”，“工资3000到8000，上不封顶，多劳多得”。

刘研娜的第一反应是“骗人的”、“搞传销的”。在这座河南中部的小县城，像她这样只有中学学历的年轻女孩，能找到的工作基本只有超市营业员、商店导购或是饭店服务员，月薪不会超过2000块。直到来公司转了一圈后，刘研娜才放下顾虑，成为“网吧”的一员。

8月7日下午，刘研娜正在给不同种类的汽车拉框。新京报记者周小琪 摄

刘研娜一个月最多可以拿到6000块，她三个小时就能完成483张照片的标注，拉956个框。大部分员工一天可能只能拉100到150张图片，平均工资只有3000块。

刚来的时候，出于好奇，刘研娜向身边的同事打听，这些框都是干嘛的，没人答得上来。大多数人都只是低头做事，不关心这些，私底下也不讨论这些话题。直到有一次，领导在开会时偶然提到，这些数据主要应用在无人驾驶和美颜软件上，“为人工智能服务”，她才似懂非懂。

8月8日上午，公司门口，张凯拿着一部手机，正在测试一项新的采集任务。在背光、偏亮和正常三种光线下，被采集者分别作出了高兴、厌恶等表情。作到“惊讶”时，张凯提醒他，“眼睛瞪大点”、“嘴巴再张开一点”。

上个月，张凯升任了主管，不用再亲自负责采集工作，只需要对采集员进行指导，但每次采集开始前，他都要先学会如何操作。升职后，张凯的工作越来越忙，以前六点半就能准时下班，现在晚上十点回家成了常态。

到千机数据工作后，张凯成为了全家离高科技最近的人。

他的母亲在东莞工厂的流水线上工作，父亲在深圳做装修、铺地板砖。弟弟今年19岁，高中还没上完，就一个人去新疆卖手机配件了。妻子原来在郏县的一家超市当导购，去年生完孩子后，在家当家庭主妇。

刚找到工作时，家人和朋友都会问他，这份工作是干什么的？他的答案是：标注是坐在电脑前拉框，采集是天天给别人拍照。其他的，张凯不会多说，家人也不会追问。

张凯没想到自己会跟人工智能产生关联。他在长桥镇的一座小村庄长大，家家户户都种玉米、小麦和花生，那个年代，很少有人知道“电脑”是什么。等上了中学，同龄人都喜欢泡在网吧玩《梦幻西游》，他不喜欢那款游戏，因为游戏“靠运气、要砸钱”。他只好一个人在院子里摔“纸面包”、蹦弹珠。

对村里的多数年轻人来说，辍学、打工是必然的命运，沿海工厂的流水线上，随处可见他们的身影。

张凯念完初中后，跟妈妈一起去了东莞，后来又到了深圳、泉州，他干过最长的一份工作是对讲机组装。四年的时间里，张凯用手指把无数块铁制的电池片压进了对讲机盒子里，这些电池片和喇叭、天线、主机板一起，组成了成千上万个对讲机，销往世界各地。

苏乐丹和张凯有过相似的经历。2005年，她跟表姐一起去了广东，在电子厂做过品鉴、在宝石厂穿过珠子，每天从早上七点半工作到晚上七点半，一个月休息两天，月薪800多块钱。

对张凯、苏乐丹和千机数据的其他普通员工来说，他们现在采集、标注的数据，和穿过的珠子、压过的电池片没有什么不同，都是流水线上的一个部件。

唯一的不同是，他们知道珠子怎么穿成手串和项链、电池片怎么和其他部件组成对讲机，但不知道数据要如何“喂”给机器、机器要如何学习。

张凯到了千机数据之后才第一次听说“人工智能”这个词，即便已经升任主管，他对工作的认识也只停留在“为人工智能提供前期数据”的层面。有几次，北京的研究员来郏县调研，刘洋锋带着他们到公司视察，张凯只是在远处望了几眼。

在通往公司的楼梯间，贴着几张巨幅海报，海报上都是机器人和电脑，看起来科技感十足。刘洋锋把“人工智能如何认识苹果”的那段话也印在了上面，张凯一次也没认真读过。

8月9日下午，刘洋锋在办公室里，看一篇与人脸标注相关的论文。新京报记者周小琪 摄

“万物皆可AI”

昔日流水线上的工人，成为了教“人工智能”认识苹果、桌子、椅子的第一位老师，把认知事物的经验浓缩进一张张图片中以后，他们对人工智能也开始有了更敏锐的感知。

今年6月，张凯第一次坐上了高铁。以前为了省钱，他习惯坐20多个小时的大巴。这一次他兴奋地发了朋友圈，配了一张高铁时速304km/h的图片，说：“这玩意最快能跑多少？”

进高铁站时，张凯拿着身份证和高铁票，经过一道需要人脸识别的闸机，摄像头对着他的脸扫描了几秒钟后，显示“请通过”。他突然想到，以前做标注时做过人脸标点，会不会应用在了这上面？

两年前，张凯花8万块买了一辆小轿车，出行时，常常用到车载语音系统。现在，他明白了语音系统之所以能顺利运作，是建立在大量的语音采集、标注基础上的。

刷到跟人工智能相关的新闻时，张凯也会打开看。他对一个“5G时代高科技抓逃犯”的视频印象深刻，视频里，地铁站的监控能捕捉到每一个行人的面部信息，精准地识别出犯罪嫌疑人的样貌。

偶尔，张凯也有担忧和恐惧。前几天，他看到有品牌出了一款能自动系鞋带的运动鞋，他无法理解，连系鞋带这样简单的事都要靠机器来做，那人该干什么？

“科技如果发展得太快，会淘汰掉很多东西”，张凯最担心的是，机器会取代掉那些流水线上的工人，他们都会失业。

2017年，李开复曾公开表示，“一项本来由人从事的工作，如果可以在5秒钟以内能对工作中需要思考和决策的问题作出相应的决定，那么，这项工作就有非常大的可能被人工智能全部或部分取代”。

他预测，翻译、销售、司机、家政等工作，未来10年将有约90%被人工智能全部或部分取代。“但是，还有很多人所特有的、综合素质的技能是无法被取代的。此外，因为人与机器产生了新的协作方式，还会出现新的工作类型。”

同年7月，国务院发布的人工智能计划提出，到2030年，中国要成为人工智能创新核心。工信部教育考试中心副主任周明曾向媒体透露，中国人工智能人才缺口超过500万人。

张凯觉得，像他们这样这些做数据采集和标注的工人，很难被替代。“毕竟机器还要通过我们来学习，想象一下，如果机器会自己学习，那就说明它们已经无法把控了，这很可怕。”

刘洋锋也思考过这个问题。前几天，在接受电视台采访时，他把人工智能产业比作了一个人，“算法工程师他们负责的是大脑，而我们负责的是四肢”，二者都不可或缺。他们公司采集、标注好的数据，要经过一套特定的算法加工，才能喂给机器，算法是人工智能中最核心的部分。

刘洋锋也担忧，毕竟“承接的都是重复性的工作”。他想，随着技术的发展，原本需要一万张照片数据才能完成的学习，或许只需要五张照片就能完成，届时，他们的工作量将会面临大幅减少的情况。

为了防止这种情况的出现，刘洋锋开始把业务向高端化、专业化转移。去年，他承接了一项医疗数据项目，需要对病例进行分析，公司的员工都做不来，他在网上找了几十个医学研究生来做兼职。

刘洋锋担心被淘汰，他加了很多人工智能相关的学术交流群。来自清华、北大等知名高校的教授和研究生们，常常会在里面更新研究进展，或是转发研究论文。

刘洋锋每条消息都会点开看，再转到朋友圈。群里发的很多论文都是英文，刘洋锋看不懂，就用电脑自带的翻译软件一句一句地翻。有些文章的专业性太强，刘洋锋就只看摘要和那些跟数据处理相关的部分。

效果很明显，“以前都是工程师们说什么就是什么，现在我至少可以从专业的角度，来和他们探讨一些东西，比如数据采集、标注的具体要求等等”。

但碰上算法的问题，刘洋锋就没辙了。一次，员工们忙活了一个星期，做完了一个人脸标点项目，每张脸上标84个点，一共一万张图。对接的部门打包验收完以后，算法工程师却说，有几个点的位置与算法的要求不符，需要调整，必须打回来重做。刘洋锋只好带着员工们多干了一周，并多发了一份工资。

在刘洋锋过去的人生中，人工智能神秘、新奇且遥不可及。短短两年，他发现，“万物皆可AI”。比如，手机里的视频软件，录制时的美颜功能要靠人工智能，加特效要靠人工智能，给用户推送的内容也要靠人工智能。

和张凯不同，刘洋锋期待那个充满人工智能的未来。创业这两年，公司接了很多无人驾驶的项目，框出了数不清的路标、红绿灯和斑马线。刘洋锋看着这些图片，常常幻想，有朝一日能买一辆无人驾驶汽车，坐进车里，动动嘴，把目的地告诉系统，然后倒头大睡，车子便把自己送到目的地。

“那一天一定不会太远”。

新京报记者 周小琪 实习生 梁文雪 编辑 陈晓舒 校对 吴兴发

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