晨光漫过百叶窗的缝隙，在厨房台面上投下几道细长的光斑。陆时衍系着深灰围裙，指尖捏着煎锅手柄轻轻晃动，培根的油脂在高温下滋滋作响，混着鸡蛋的焦香漫了满室。
他侧耳听着客厅里的动静——先是拖鞋蹭过地板的窸窣声，接着是苏珞带着笑意的嗔怪，最后变成一阵急促的追逐和小狗欢快的呜咽。
等最后一片培根煎得边缘微焦，他用筷子夹进白瓷盘时，果然看见苏珞正蹲在厨房门口跟墨墨较劲。小狗叼着她的拖鞋满屋跑，绒毛沾了层晨起的露水，活像团刚滚过草坪的蒲公英。
“过来。”陆时衍屈指敲了敲食盆，金属声脆生生的。墨墨立刻松了拖鞋，尾巴摇得像个小马达，颠颠地扑向食盆，鼻尖蹭得盆沿当当响。
苏珞揉着被拽皱的拖鞋笑：“就你治得了它。”
“你惯的。”他把热好的牛奶推到她面前，杯壁凝着细珠，“昨天让你别给它喂蛋糕，偏不听，今早闹着要甜的。”
她吐了吐舌，指尖勾过他的袖口往嘴边带——他刚煎完培根，袖口沾了点油星。陆时衍没躲，任由她用纸巾慢慢擦，目光落在她发顶那缕来的碎发上，嘴角悄悄弯了弯。
早餐在露台吃的。藤编桌被阳光晒得暖烘烘，苏珞把脚搭在对面的藤椅上，看着湖面的雾一点点散。远处有渔船划过，马达声闷闷的，像浸在水里的铃铛。
“下午把露台的花换了吧。”她忽然说，“那盆月季枯了，换点向日葵？”
陆时衍正给墨墨顺毛，闻言抬头：“你上次说向日葵太吵。”
“现在觉得热闹点好。”她用叉子戳着盘子里的煎蛋，蛋黄流出来，金灿灿的，“昨天看邻居家院里种了，黄澄澄的，像举着串小太阳。”
他应了声好，指尖在手机备忘录里敲下“买向日葵”。屏幕上还存着前几天的记录：“苏珞说薄荷茶要加冰”“墨墨的驱虫药该换了”，字迹方方正正，像他这个人，妥帖得让人放心。
午后陆时衍去花市，苏珞坐在客厅地毯上拼拼图。是幅湖景图，蓝绿色的水面上漂着艘木船，拼到船帆时，她忽然想起上周陆时衍蹲在码头补帆的样子——他穿着卡其色工装裤，裤脚卷到膝盖，小腿沾了泥点，却把破口缝得整整齐齐，针脚密得像鸟雀啄过的痕迹。
“咔嗒”一声，最后一块拼图嵌进去时，门开了。陆时衍抱着两大束向日葵进来，花瓣还沾着水珠，香得人鼻尖发痒。
“买多了。”他挠挠头，“老板说这个品种花期长。”
苏珞跳起来去接，指尖碰到花瓣上的水，凉丝丝的。墨墨凑过来闻，被向日葵的大花盘挡了脸，急得围着花束打转，尾巴扫得茶几上的玻璃杯叮当响。
他们蹲在露台种花时，风带着湖水的潮气漫过来。陆时衍扶着花盆，苏珞往里面填土，指尖沾了点泥，他伸手替她擦掉，拇指蹭过她的指腹，温温的。
“你看墨墨。”她忽然笑出声。小狗正趴在新栽的向日葵旁边，把脸埋进花瓣里，尾巴在草坪上扫出条浅沟，活像只偷藏进花堆的小狐狸。
陆时衍顺着她的目光看去，阳光落在她发梢，镀了层金边。他忽然伸手，把她颊边的碎发别到耳后，轻声说：“这样挺好。”
苏珞没问什么挺好。风掠过湖面，带着向日葵的香，墨墨在脚边打了个滚，露台上的藤椅还留着早餐时的温度。她望着远处渐沉的夕阳，忽然觉得，日子就该是这样——有花，有狗，有身边人温热的指尖，不必刻意想起什么，也不必刻意忘记什么，光是此刻的风，就够暖了。
深秋的周末，苏珞跟着陆时衍去社区服务中心做义工。她穿了件简单的米白色风衣，头发松松挽在脑后，少了些在算法发布会后台的凌厉，多了几分松弛。
陆时衍在帮老人调试健康监测APP，她坐在旁边翻平板，屏幕上是公司新季度的“工业AI自动化系统”迭代方案——模型预测显示，这套系统能让汽车装配线的人工成本再降40%。正划到“替代岗位清单”时，身后传来压抑的争执声。
“我在轴承厂装了二十年滚子，闭着眼都能摸出哪颗尺寸差0.1毫米，现在机器比我快，AI比我准……你们这培训课教的都是编程，我连键盘都敲不利索，学那玩意儿有啥用？”穿深蓝色工装的张师傅红着眼圈，手里攥着块磨得发亮的量规，指节泛白。
苏珞的指尖顿在屏幕上。公司战略会上，数据模型冷静地算出“AI将替代28%重复性劳动”，可此刻张师傅额角的汗、量规上深浅不一的刻痕，比任何数据都更扎心。
“张师傅，”她走过去，目光落在量规上，“这上面的刻度是您自己画的吧？歪歪扭扭的，但比标准尺好用。”
张师傅愣了下，梗着脖子：“机器不认这个，它只认数字。”
“可数字认人啊。”苏珞拿起他的量规，对着手机摄像头扫了扫，“您二十年摸过的30万颗滚子，每颗的误差、手感、装配时的松紧度，这些藏在经验里的‘隐性数据’，AI学不会——但我们可以教它学。”
回去的路上，车窗外的梧桐叶落得簌簌响。陆时衍看她盯着手机备忘录出神，轻声问：“在想怎么让AI学‘手感’？”
苏珞抬眼笑了笑：“不止。AI能替代重复劳动，更该能放大‘人的经验’。”陆时衍没多问，只是在等红灯时，从储物格里翻出颗黑巧递过去——是她改算法时习惯吃的那种，微苦，却能让人沉下心。
周一高管会上，苏珞推出来的方案不是“工业AI升级计划”，而是“匠人经验数字化工程”。
“我们的深度学习模型，不止能做质量检测，”她点开投影仪，屏幕上跳出张师傅量规的3D建模，“可以给老工人配‘智能记录手环’，记录他们握工具的力度、装配的节奏、甚至听声音辨误差的习惯——这些数据喂给AI，就能生成‘个性化经验模型’。新工人不用从零学，AI系统会实时提示：‘张师傅装这种滚子时，习惯先向左拧半圈’‘遇到这种异响，他通常会检查第三颗轴承’。”
技术总监皱眉：“收集隐性数据的成本太高，而且……市场不认‘经验’，只认效率。”
“效率的尽头是人性。”苏珞敲了敲屏幕，“当所有工厂都在用AI替代人工时，只有我们能证明：AI不是来淘汰人的，是来让二十年的经验不被浪费，让老手艺能跟着技术走得更远。这才是AI产业该有的壁垒。”
散会后，陆时衍发来张照片：张师傅正坐在社区活动室的桌前，手里拿着陆时衍给的旧量规，给几个年轻人比划“怎么摸出滚子的细微变形”，眼里的光比那天亮多了。消息里说：“他说，要是真能把他的‘手感’存进机器里，也算没白熬这二十年夜班。”
苏珞盯着照片笑了，刚要回消息，助理发来“匠人模型”的首批测试数据：张师傅的经验数据输入后，新工人的装配合格率提升了27%。她起身走到落地窗前，楼下的科创园区里，她公司的AI实验室正亮着灯，像在说“我们不止在算数据，更在算人的价值”。
晚上陆时衍回来时，看见苏珞趴在沙发上，对着电脑屏幕调试模型参数。屏幕上是张师傅的动作捕捉影像：握量规的角度、发力的轻重，被拆成无数个数据点，正被AI一点点“消化”。
“在调什么？”他走过去，发现模型备注里写着“张师傅习惯用左手扶工件，需增加左利手适配算法”。
“得让AI记住他的小习惯，”苏珞摘下眼镜揉了揉眼，“就像他说的，‘机器得懂人，才好用’。”
陆时衍蹲下来，替她把散落的发丝别到耳后：“饿不饿？汤在厨房温着。”
“不饿，”苏珞仰头看他，眼睛亮得很，“你看，这样一来，他的手艺没丢，我的AI也更‘懂人’了。”
陆时衍笑了，伸手把她拉起来：“不止懂人。你让冰冷的算法里，多了些烟火气的重量。”
窗外的夜色渐深，客厅的灯光暖融融的。苏珞靠在他肩上，电脑屏幕还亮着——“匠人经验库”的进度条走到了78%，旁边跳出条新提示：“检测到张师傅独特的‘听声辨误差’模式，是否启动音频学习模块？”
她的事业线从未停下向前的脚步，只是这一次，数据流里多了些带着体温的刻度。
在高管会上，她补充方案时特意强调：“张师傅的‘手感’是制造业的隐性经验，那服务业呢？教培行业呢？甚至家庭护理？AI要学的不止是拧螺丝的力度，还有更复杂的‘人的智慧’。”
她让团队拆出三个子模块：
- 蓝领转型库：除了制造业老工人的操作经验，再纳入物流分拣员的“路线首觉”（比如某个老分拣员总能避开拥堵路线）、汽修工的“听声辨故障”，用AI把这些“只可意会”的技能拆解成可复制的算法模型，新员工戴上智能手环实操时，AI会实时提示“现在的力度和李师傅最擅长的手法差30%”。
- 白领适配系统：针对被AI替代的基础文案、数据录入员，开发“技能迁移算法”——通过分析他们过往的工作数据，自动匹配“内容审核+AI辅助创作”“数据可视化设计”等新岗位，甚至生成个性化学习路径：“你擅长抓关键词，建议先学AI文案纠错工具，再进阶到选题策划。”
- 银发再就业模块：她发现社区里很多退休教师、医生有闲置技能，就让AI开发“轻量型知识输出”岗位——比如退休教师可以用语音录入教学经验，AI自动转换成“中小学AI答疑库”，他们在家就能通过审核答疑获得报酬；退休护士的“护理手感”（比如给老人翻身的力度）被录入系统后，能帮家政新人快速上手。
有次陆时衍陪她去调研，在社区老年活动室看到个场景：退休语文老师周阿姨正对着智能麦克风念课文，旁边的屏幕上，AI实时把她的语调、停顿标记成“情感教学节点”，备注写着“这处重读能让学生更快理解思乡情绪”。周阿姨笑着说：“以前觉得退了休就没用了，现在AI把我这点教书的老法子存起来，全国的孩子都能听，比在学校时影响还大呢。”
回去的路上，陆时衍问她：“覆盖这么多领域，不怕研发成本太高？”
苏珞指着车窗外掠过的产业园：“你看那些AI公司都在抢‘替代人力’的赛道，可没人做‘托举人力’的基建。等这个中台跑通了，每个被技术迭代甩下来的人，都能在AI里找到新的落脚点——这才是能让整个行业往前走的生态，比单纯卖几套自动化系统值钱多了。”
后来有次行业峰会，对手嘲讽她“不务正业，放着大钱不赚去搞公益”，她首接现场演示了一组数据：接入系统的蓝领新员工培训周期缩短60%，银发群体再就业率提升42%，甚至有三家企业因为用了她的“技能迁移系统”，裁员率降了一半。
“AI不是一把刀，”她站在台上，身后的大屏幕上滚动着不同职业的人通过系统转型的案例，“是一座桥——左边是被淘汰的旧岗位，右边是带有人的温度的新可能。”
台下掌声里，陆时衍坐在第一排，看着她眼里的光，突然想起她某天熬夜改方案时说的话：“真正的强，不是让技术跑得有多快，是让跟着技术跑的人，一个都不掉队。”
这样一来，张师傅就成了“第一个受益者”，而苏珞的方案则像一张网，把各行各业被技术冲击的人都兜住了——既体现了AI技术的延展性，又让她的事业格局从“解决单个问题”升级成“构建行业生态”。