林夏的指尖在鼠标上悬停两秒，最终点击了“通过”按钮。屏幕中央的图片里，一只半掩在草丛里的猫被红色框线精准圈出，框线边缘与猫的轮廓严丝合缝——这是他今天标注的第127张图片。办公室里只有机械的键盘敲击声和空调出风口的微弱气流声，窗外的天已经暗透，玻璃上映出他面前亮着的两块屏幕，左边是待标注的原始数据集，右边是标注工具界面。
他抬手揉了揉太阳穴，视线扫过屏幕右下角的时间：晚上八点十七分。桌角的保温杯里，下午泡的菊花茶已经凉透，杯壁上结着一圈浅褐色的茶渍。手机在口袋里震动了一下，是合租室友发来的消息：“今晚加班吗？我煮了面条，给你留一碗？”林夏回了个“再等一小时”，把手机塞回口袋，重新聚焦在屏幕上。
今天要处理的是自动驾驶场景的图像标注任务，要求标注出图片里所有的行人、车辆、交通信号灯和道路标识。早上组长开会时特意强调，这批数据要给合作的车企做算法训练，“像素级精度”是死要求，错标、漏标一个都不能有。林夏记得很清楚，上个月有个同事因为把“右转箭头”标成了“直行箭头”，整批数据被打回重标，还扣了当月绩效。
“林夏，第3组数据里有几张雨天的图，反光有点严重，你那边标注的时候多注意下。”邻座的张姐推过来一杯热咖啡，声音压得很低。她的眼镜片上沾着一层薄雾，面前的屏幕上密密麻麻全是标注框，“我刚才标错了两个行人，返工的时候才发现，眼睛都快看花了。”
林夏接过咖啡，指尖传来温热的触感：“谢了张姐，我标到雨天图会放慢速度的。”他打开第3组数据，果然，第一张图就是雨天傍晚的街景，路灯的光在积水路面上形成大片光斑，远处一个穿深色雨衣的行人几乎要和背景融在一起。他放大图片，一点点调整标注框的边缘，确保框线刚好裹住行人的轮廓，又不会多框进旁边的路灯杆。
这样的细致需要极大的耐心。林夏刚做数据标注员的时候，总觉得这份工作“没技术含量”——不就是对着图片画框、分类吗？直到入职第一周，他因为把“电动车”标成了“摩托车”，被组长叫去办公室。组长没批评他，只是打开两张图片对比：“你看，电动车的车轮比摩托车窄，车座下面没有排气管，这些细节都是算法识别的关键。我们标错一个，算法可能就会在实际场景里认错，这要是用到自动驾驶上，就是安全隐患。”
从那以后，林夏养成了“多看两眼”的习惯。遇到不确定的类别，他会翻出公司的《标注规范手册》，手册里详细到“三岁以下儿童归为‘幼儿’类”“快递三轮车需单独标注‘货运非机动车’”；遇到模糊的图像，他会用标注工具里的放大、对比度调节功能，一点点抠细节。时间久了，他的标注准确率在组里一直稳居前列，上个月还被评为“月度优秀标注员”。
晚上九点半，林夏终于把今天的任务量完成了一半。他伸了个懒腰，颈椎传来一阵酸痛——长时间盯着屏幕，保持同一个姿势，几乎是所有标注员的职业病。他起身去茶水间接热水，走廊里的灯亮着几盏，还有几个工位上坐着人，都是在赶项目进度的同事。
茶水间里，负责语音标注的小李正在泡方便面。“夏哥，还没走啊？”小李咬着叉子，“我这语音转写的任务快熬出头了，你那图像标注还得熬多久？”
“快了，明晚之前能交。”林夏拧开保温杯的盖子，往里面加了些枸杞，“你们语音标注也不轻松，听说上次有个方言语音，你听了十遍才听明白？”
“可不是嘛！”小李叹了口气，“有个老人说的方言，‘公交车’说成‘公汽儿’，我一开始标成‘工具车’，被审核打回来了。后来找老家是那边的同事帮忙听，才搞对。”
林夏笑了笑，其实不管是图像标注还是语音标注，本质上都是在给AI“喂饭”——AI就像个学说话的孩子，标注员标注的数据就是“教材”，教材越准确、越细致，AI学得就越快、越准。这份工作看似枯燥，却藏着技术落地的关键一步。
回到工位，林夏打开审核系统，开始自查今天标注的图片。这是他的习惯，每天睡前都会把当天的标注数据再过一遍，避免出现低级错误。他点击第一张图，红色的标注框一个个跳出来：行人2个、小轿车3辆、交通信号灯1个、限速标识1个。他对照着规范手册，逐一检查类别和框线位置，确认没问题后，点击“提交自查”。
就在这时，他发现有一张图片的标注有点问题。图片里，一个穿校服的学生骑着自行车，他之前标成了“青少年+自行车”，但仔细看，自行车的后座上绑着一个大书包，书包上印着“xx快递公司”的logo——按照规范，“携带货运物品的非机动车需标注‘货运非机动车’”，虽然书包里不一定是快递，但根据“疑似货运优先标注”的原则，这个标注需要修改。
林夏立刻打开标注工具，把“自行车”改成“货运非机动车”，又在备注栏里写了“后座携带疑似货运物品”。改完后，他又想起组长说的“数据可追溯性”——如果后续审核有疑问，备注能帮审核员快速理解标注逻辑。
晚上十点十五分，林夏关掉电脑，收拾好东西准备回家。走出办公楼，晚风吹在脸上，带着一丝凉意。他掏出手机，给室友回消息：“面条还有吗？我回来了。”
室友很快回复：“留着呢，热一热就能吃。”
回到合租的公寓，室友已经睡了，厨房的锅里温着面条，旁边放着一小碟咸菜。林夏把面条倒进碗里，加了点醋，狼吞虎咽地吃起来。白天的疲惫在热汤面的暖意里，消散了不少。
第二天早上七点，林夏被闹钟叫醒。他摸过手机，先看了眼工作群，组长发了条消息：“今天下午三点有新标注规范培训，涉及‘特殊天气场景标注’，所有人必须参加。”他回复“收到”，然后起床洗漱。
早餐是面包和牛奶，他一边吃，一边翻出手机里存的《特殊天气标注预习资料》。资料里提到，雨天、雾天、雪天的标注要额外添加“环境标签”，比如“雨天+夜间+积水路面”，还要标注出“水洼”“积雪堆”等障碍物。林夏把重点内容用荧光笔标出来，想着下午培训的时候要认真记笔记。
上午九点，林夏准时到公司。他打开电脑，先处理昨天没完成的标注任务。今天的图片多是雾天场景，能见度很低，很多物体的轮廓都模糊不清。他把对比度调到最高，又用标注工具里的“边缘检测”功能，一点点勾勒物体的轮廓。比如标一辆公交车，他要先找到车头的车灯——雾天里，车灯的光斑是最明显的标识，然后顺着光斑找到车身的大致范围，再调整框线，确保不会漏掉车轮、车窗等关键部位。
中午十二点，林夏去公司食堂吃饭。食堂里人很多，他找了个空位坐下，旁边坐着审核组的王哥。王哥是公司的老员工，审核过的标注数据不计其数，对标注规范的理解特别透彻。
“王哥，下午的特殊天气标注培训，是不是要重点讲雾天的标注啊？”林夏问道。
王哥舀了一勺米饭：“对，雾天是最难标的，尤其是‘远距离物体’的标注。比如远处的交通牌，只能看到一个模糊的轮廓，这时候不能瞎标，要根据牌面的大致形状、位置来判断——圆形的可能是‘禁止通行’，方形的可能是‘指路牌’，实在判断不了的，要标‘疑似标识’，并在备注里说明。”
林夏点点头，把王哥的话记在心里。他知道，审核员最看重的就是“严谨性”，不确定的地方不能随意下结论，备注清楚，才能减少后续的沟通成本。
下午三点，培训准时开始。主讲人是技术部的张工，他手里拿着平板电脑，上面放着各种特殊天气的标注案例。“大家看这张图，”张工指着屏幕上的雪天图片，“路面上的积雪和冰面要分开标注——白色、松软的是‘积雪’，反光、坚硬的是‘冰面’，因为冰面对车辆的摩擦力更小，对自动驾驶的影响更大。”
培训过程中，大家时不时提问。有人问“暴雨天里，行人撑的伞要不要单独标注”，张工回答“伞属于‘行人附属物’，不需要单独标注，但要确保标注框把伞和行人一起框住”；有人问“沙尘暴天气里，看不清的物体怎么处理”，张工说“可以标‘疑似物体’，但要控制比例，不能超过该场景标注总数的5%”。
林夏听得很认真，笔记本上记满了要点。他还拍了很多案例图片，打算培训结束后，结合规范手册再复习一遍。
培训结束后，林夏回到工位，立刻把培训学到的知识用到实际标注中。他打开一张雪天的图片，按照培训内容，先标注出“积雪”“冰面”，再标注行人、车辆。比如一个走在雪地里的行人，他不仅标了“行人”，还在备注里写了“穿着厚重衣物，行走速度较慢”——虽然规范里没要求，但他觉得，这些细节可能对AI理解“行人行为”有帮助。
傍晚六点，林夏接到组长的消息，说有一批紧急的医疗图像标注任务，需要抽调几个人支援。医疗图像标注比普通的图像标注要求更高，比如标注一张ct片，要准确标出病灶的位置、大小，还要区分病灶的类型——“良性结节”“恶性肿瘤”“炎症”等，稍有不慎，就可能影响医生的诊断。
林夏没有犹豫，回复组长“我可以”。他之前参加过公司组织的医疗标注培训，还通过了医疗标注资格考试，有资格处理这类任务。他打开医疗标注系统，先看了眼任务说明：标注肺部ct片中的“磨玻璃结节”，要求标注出结节的位置、直径，并判断结节的“密度类型”（纯磨玻璃、混合磨玻璃）。
林夏深吸一口气，打开第一张ct片。屏幕上，肺部的影像呈现出深浅不一的灰色，磨玻璃结节是淡淡的灰色阴影，比普通的肺部组织颜色稍深，但又比实性结节颜色浅，很容易和炎症、出血等影像混淆。他用标注工具里的“测量”功能，测量结节的直径——3.2毫米，属于“微小结节”；再放大结节的影像，观察密度——结节内部没有明显的实性成分，属于“纯磨玻璃结节”。他按照要求，在标注框里填写了“纯磨玻璃结节，直径3.2mm”，又在备注里写了“位于右肺上叶，边界清晰”。
医疗标注的速度比普通标注慢很多，一张ct片往往要标注十几分钟。林夏专注地盯着屏幕，连晚饭都忘了吃。直到晚上八点，他才标完第一批ct片。他揉了揉眼睛，发现眼里布满了红血丝——长时间看ct片，眼睛的疲劳感比看普通图片更强烈。
他起身去茶水间泡了杯咖啡，回来时，看到工位上放着一份盒饭。邻座的张姐走过来：“我看你一直在忙医疗标注，没去吃饭，就帮你带了一份。快吃吧，凉了就不好吃了。”
林夏心里一暖：“谢谢张姐，又麻烦你了。”
“客气啥，都是同事。”张姐笑了笑，“医疗标注费眼睛，你标一会儿就休息十分钟，别太累了。”
林夏点点头，打开盒饭，里面是番茄炒蛋和青椒肉丝。他一边吃，一边想着这份工作的意义。以前，他觉得数据标注只是一份谋生的工作，每天对着屏幕画框、分类，枯燥又重复。但自从接触了医疗标注，他改变了想法——他标注的每一个病灶，都可能帮助AI更快地识别疾病，让医生的诊断更准确，甚至能帮助患者更早发现病情。有一次，技术部的人说，他们开发的医疗AI系统，用了公司标注的数据集后，对早期肺癌的识别准确率提高了15%，这让林夏觉得，自己的工作很有价值。
吃完晚饭，林夏休息了十分钟，又投入到医疗标注中。他按照张姐说的，每标注半小时，就站起来活动五分钟，看看窗外的夜景，缓解眼睛的疲劳。
晚上十一点，林夏终于完成了支援的医疗标注任务。他提交数据后，收到了审核组的反馈：“标注准确，无错标、漏标，备注详细，符合要求。”看到反馈，他松了口气，紧绷的神经终于放松下来。
他关掉电脑，收拾好东西，走出办公楼。夜里的风很凉，他裹紧了外套，抬头看了看天空——星星很少，但月亮很亮。他掏出手机，给家人打了个电话。
“喂，妈，还没睡啊？”
“没呢，等你电话呢。今天又加班了？”妈妈的声音很温柔。
“嗯，加了个班，不过任务完成了。”林夏笑着说，“你们最近身体怎么样？爸的血压还好吗？”
“挺好的，你爸的血压控制得不错。你在外面要照顾好自己，别总熬夜，按时吃饭。”
“知道了妈，我会注意的。”
挂了电话，林夏加快了脚步。他知道，明天还有新的标注任务在等着他——可能是普通的街景图，可能是复杂的医疗ct片，也可能是需要细致分类的语音数据。但无论是什么任务，他都会保持那份细致和严谨，在像素和数据的世界里，做好AI的“启蒙老师”。
回到公寓，室友已经睡熟了。林夏轻手轻脚地洗漱完，躺在床上。他掏出手机，翻了翻今天的工作记录：普通图像标注180张，医疗ct标注30张，参加培训1次。他笑了笑，虽然累，但很充实。
他闭上眼睛，脑海里闪过今天标注的各种画面——雾天里的公交车、雪地里的行人、ct片上的磨玻璃结节。这些看似零散的像素和数据，正在一点点拼凑出AI的未来。而他，林夏，一个普通的数据标注员，正是这个未来的参与者、推动者。
窗外的月亮透过窗帘的缝隙，洒进一缕微光。林夏知道，明天太阳升起时，他又会坐在电脑前，指尖在鼠标上滑动，为AI标注出一个个准确的框线，也为自己的生活，标注出一步步向前的轨迹。