请体谅697的打工人

他称，自己 14 岁中学没上完就出来了，15 岁跟随爸妈来到北京做了天天快递快递员，当时的自己也不知道自己要干什么。

　　快递员这个群体越来越庞大，一方面，得益于电商发展，快递行业的需求为进城务工的农村劳动力提供大量就业机会；另一方面，越来越多农村年轻人相较于父辈，比较向往城市生活，碍于文化水平限制，快递的低门槛、收入可观、相对自由，促使他们选择这份工作，他们觉得这比进工厂要好太多。

　　一部分农村青壮年，他们由于农村农业机械化生产、农作物季节性、土地被承包、家庭原因等因素，在家并没有什么额外赚钱的谋生之计，为了赚取更多收入，也会选则进入城市。有些文化底子的青壮年会进入快递或外卖行业，文化底子弱的会选择工地或其他。还有一部分是经熟人介绍。

　　另外，追求安全且相对稳定收入的部分外卖员也正往快递大军赶来，也有部分普通职工、司机、自由职业工作者转行做快递员。

　　2019 年，全国快递业务总量累计为 635.2 亿件，业务总收入为 7497.8 亿元，从业人数突破 400 万人。截至今年 9 月 10 日，全国快递业务量已突破 500 亿件，国家邮政局预计今年全年全国快递业务量将突破 750 亿件。

　　这意味着，快递行业对于快递员的需求将会更大、更突出。

　　2020 年 7 月 21 日，在人社部发布 2020 年第二季度全国招聘求职 100 个短缺职业中，快递员招聘排行第 2 名。

　　随着收入积累、生活水平的提高，离开快递行业自己回家创业、做些小生意，是很多快递员的选择和归宿。

　　在与快递员们的交谈中，张帅帅说着说着手机放起了《写给黄淮》这首歌，“19 岁的那一天，我来到黄淮的面前，为了能和你在这儿遇见，我支付了我的 4 年… …”，他说，以前上学就是睡觉、打架，现在特别后悔，后悔没有上学。
 

1969 年，美国航天局提议建立一个可容纳 100 人的名为 “空间基地” 的空间站。其想法是建造一个平台，用作支持科学研究和工业发展的微重力研究实验室，同时可以作为核动力空间拖船的母港，以便将宇航员从月球的前哨站基地运送过来。

　　1971 年 4 月 19 日，苏联发射了人类历史上第一个真正的太空站 “礼炮一号”，然而在飞行 5 个多月后，于 1971 年 10 月不幸坠入地球大气层烧毁。随后十年，苏联相继在 “礼炮” 计划中增加了 6 个空间站。

　　1973 年，美国发射了第一个太空站 Skylab。随后的一年，Skylab 接待了三名机组人员，最终证明人类不仅可以在太空中生活和工作，而且还可以在大规模的轨道建设中发挥作用。

　　1986 年，苏联发射的 “和平号” 空间站是建造的首个核心站，后来又在其基础上增加了其他模块。直到 1998 年国际空间站发射首批舱体时，“和平号” 空间站仍在轨道上。在 2001 年，“和平号” 被击落，穿过大气层时发生解体，舱体上幸存下来的东西很可能最终被埋入太平洋底部 5000 米深的水下。

　　国际空间站最初的建设由美国国家航天局、俄罗斯联邦航天局、欧洲航天局、日本宇宙航空研究开发机构、加拿大国家航天局以及巴西航天局六个国际主要太空机构联合推进，来自全球 25 个太空机构和组织参与研制。

　　2000 年 10 月 30 日，“远征一号（Expedition 1）” 搭乘 “联盟号” 火箭发射升空，并与国际空间站对接。美俄三位机组人员成为第一批在轨道哨所长期生活和工作的人，人类多年的太空生活梦想得以实现。

　　国际空间站现由 16 个模块组成，其中四个俄罗斯的，九个美国的，两个日本的和一个欧洲的。它的大小相当于一个拥有五间卧室大小的房子，上面最多可容纳六名机组人员，他们一次可在空间站内居住六个月。

　　微重力环境下的空间适应历程

　　1961 年，前苏联宇航员尤里 - 加加林（Yuri Gagarin）首次在绕地球轨道上航行了一周，证明了人类可以在太空生存。但想要在太空中长期生活面临却困难更多的困难，远比大多数科幻小说或电影中所呈现的要复杂得多。

　　当代的空间站不会自转来提供重力，空间站也没有上下之分。生活在地球上，我们不断感受到重力的牵引力，我们的身体会自动做出反应，以在向下牵引的世界中保持姿势和运动。

　　而在微重力环境中，人体不会适应这些恒定信号。宇航员在到达空间站以后，往往会需要几天的适应时间，以应对身体的期望与身体的实际感觉之间存在冲突，他们每天饮水或洗漱等日常活动，都需要提前计划。Howell 是一个熟悉神经网络算法的开发者，他们当时正好也拍摄了很多警察执法的照片。为了防止滥用警力，或警察违规执法，原本警员制服上的名字可以告诉公众人们他们的身份，但是在这场示威游行中，波特兰市警察局允许了身穿制服的警察可以遮挡住自己的名字。

　　因此，Howell 才使用了人脸识别技术，连同政府官网、社交媒体和新闻报道中搜集到的警员照片，来辨认这些执法警察。

　　而几乎同时，9 月初波特兰市议会开始公开讨论，是否出台一项立法以全面禁止使用人脸识别技术，该法案将主要禁止警员利用摘下抗议者面罩或者用监视摄像头拍下并识别这些人的身份，也阻止企业和其他组织使用该技术识别未知人员的身份。

　　该法案征求意见期间，Howell 反映了他用人脸识别技术来识别波特兰警员的事情，这件事让波特兰官方感到非常不爽。经过讨论，该法案也得到了市议会的通过，但 Howell 个人可以继续开展该项目。

　　这确实出人意料。代表执法者的官方被禁止使用人脸技术来对准民众，而民众个人则有权利用人脸识别技术来对抗执法者。

　　Howell 的做法并非孤例。原本执法部门可以通过政府数据库中的照片或者通过人脸识别技术公司 Clearview AI 从公共互联网中获得的照片，来利用人脸识别技术发现犯罪分子，而现在一些激进人士反过来用这一技术对付执法部门，用来揭露行为不当的执法人员的身份。

　　去年，一名抗议者 Colin Cheung 试图通过警员在网上的照片来识别其身份，因为其在 Facebook 公开发布了该项目的视频而被捕。

　　白俄罗斯的一个技术专家则通过 YouTube 演示了如何使用人脸识别技术来识别那些暴力执法的蒙面警察，其过程也是通过社交媒体上的警员照片进行对比而获得。当然，这位专家已经逃到了美国洛杉矶。

　　通过 Howell 的案例我们看到，只要具有一定 AI 开发经验的普通人，都可以利用那些开放的图像识别软件，进行人脸识别技术的开发，比如 Howell 就用了谷歌的 TensorFlow，帮助他构建机器学习模型。

　　这就是技术门槛降低带给“小人物对抗大人物”的底气。但是这样真的好吗？

（编辑：阜阳站长网）

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