周日下午他回到自己的出租屋，打开电脑处理上个月的绩效报告。他的综合评分在团队里排名中游——干预准确率是百分之九十八点七，但平均决策时间是四点五秒，高于部门平均的四点一秒。那零点四秒的差距让他丢了不少分，评分系统里时效性这个维度的权重在逐月提高，上个月还是百分之二十，这个月已经是百分之二十五了。
他盯着那份报告看了很久，然后点开内部学习平台，找到了那个新上线的决策效率强化训练模块。训练界面模拟了一个复杂的城市路口，各种移动障碍物以不同速度穿行，左上角是一个不断跳动的计时器，要求他在看到场景后的三秒内给出自然语言指令。他试了五次，两次超时，三次在限时内给出了指令，但回放录音的时候他自己都能听出来，那三条指令里有两条用了模糊的程度副词————那是培训手册里明确禁止的指令词汇。
他关掉训练界面，靠在椅背上。窗外的天色渐暗，城市的路灯次第亮起来，像是有人在远处一颗一颗地拧开暖黄色的灯泡。他想起了七号车在十字路口犹豫的那十一秒，他在那十一秒里没有慌乱，是因为他有足够的时间看清那个围挡的结构、确认锥桶的状态、权衡车速和转向角度的组合。如果把那十一秒压缩到三秒——实际上是算法请求人工干预之后的响应时间，而不是场景发生的时间——他可能会直接说，而不是右侧锥桶可以忽略，它们是倒的。
但在那个场景里是错误的。因为右侧的锥桶虽然是倒的，但左侧的非机动车道有一辆电动自行车正在逼近，如果七号车向左绕行，可能会与电动自行车形成冲突。他的准确指令之所以准确，是因为他看清了左侧的后视画面。
三秒之内，他看不清。没有人能在三秒之内同时看清三个方向的动态。
周一早晨，张远刚到控制中心就发现气氛不对。公告栏上贴了一份新的部门通知，标题是关于优化干预响应流程的试行办法。他凑过去看了，核心内容就两条：第一，从下个月开始，所有干预请求的响应时间上限从五秒调整为三点五秒；第二，超时响应将直接计入月度考核的否决项。
他旁边的同事小李比他早到一会儿，已经看完通知了，脸色不太好看：三点五秒，这不是逼着我们闭眼给指令吗？
周姐从后面走过来，拍了拍小李的肩膀：别慌，先看看实际怎么执行。通知里写的是，说明还有调整空间。
张远发现周姐今天没戴AR眼镜，眼眶上那圈红印比平时深一些——她上周也值了几天夜班。周姐走到自己的工位，打开系统，调出她负责的车辆列表，开始做晨间巡检。张远跟过去，压低声音说：周姐，三点五秒的话，你怎么办？
周姐侧过头看了他一眼，目光平静但不太有神：我干了三年，闭着眼也知道那些路口的拓扑结构。但你要让我三点五秒之内把一条指令从观察到产出再经过语音识别和语义压缩发送出去——说实话，我手会抖。
她把手伸出来给张远看。那是一双保养得很好的手，指甲剪得齐齐整整，但此刻微微颤着，像是秋末的树叶。
不是怕。是生理反应。周姐收回手，我们这行做久了，身体比大脑先知道压力到了。
上午十点，部门开了个紧急会议。主管在投影仪上展示了新流程的具体要求，重点强调了快速确认型指令的使用——也就是对于常见的边缘场景，提前预设一批标准化的简短指令短语，操作员只需要在弹窗里点击对应的标签，系统自动生成完整指令发送给车辆。说白了，就是把语义调音进一步压缩成标签选择。
张远看着屏幕上的示例标签：临建可通障碍可忽行人稳定减速待行……每个标签背后对应着一段预编译的算法指令。他忽然觉得这个职业正在发生某种质变——从用人类语言修补算法裂缝变成了用标签体系替代人类语言的弹性。节省了时间，但失去了他最初被这个职业吸引的那个内核：用精确的自然语言在算法和人之间搭建桥梁。
散会之后，他一个人坐在工位上没动。屏幕上，他负责的十七辆车正在城市的大街小巷安静地行驶，每辆车上面悬浮着一个绿色的状态灯——此刻一切正常。但张远知道，在那些状态灯变黄、变红、开始闪烁的时候，他只有三点五秒了。
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